基于多传感器信息融合的车辆目标识别方法

发布时间：2018-04-04 21:29

  本文选题：车辆识别　切入点：信息融合　出处：《汽车工程》2017年11期

【摘要】：鉴于传统车辆避撞系统中,因采用单一传感器进行目标识别,在感知范围、识别准确性等方面存在的固有缺陷,本文中提出了一种基于雷达与机器视觉信息融合的目标识别方法。该方法获取目标序列后,在目标级融合方法的基础上,引入马氏距离进行观测值匹配。再应用联合概率数据关联(JPDA)算法进行数据融合,建立系统观测模型与状态模型,从而实现了基于信息融合的目标识别。试验验证结果表明,该方法基于雷达与摄像头数据,可实现目标的准确识别与定位,其工程适应面更广。
[Abstract]:Because of the inherent defects in the traditional vehicle collision avoidance system, such as perception range, recognition accuracy and so on, a single sensor is used for target recognition.In this paper, a target recognition method based on radar and machine vision information fusion is proposed.After the target sequence is acquired, the Markov distance is introduced to match the observed values based on the target level fusion method.Then the joint probabilistic data association (JPDA) algorithm is used for data fusion, and then the system observation model and the state model are established, thus the target recognition based on information fusion is realized.The experimental results show that the method is based on radar and camera data, and it can accurately identify and locate the target, and its engineering adaptability is wider.
【作者单位】： 江苏大学汽车与交通工程学院;北京航空航天大学车路协同与安全控制重点实验室;东风商用车技术中心;
【基金】：国家自然科学基金(51505247) 江苏省道路载运工具新技术应用重点实验室开放基金(BM20082061501) 江苏省研究生培养创新工程(KYLX16_0882)资助
【分类号】：TP202;U463.6

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本文编号：1711738