車輛防撞檢測及數(shù)據(jù)融合方法研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(ITS)作為城市交通控制和人車控制系統(tǒng)可以有效地提高城市交通效率，減少汽車數(shù)量高速增長所帶來的諸多交通安全問題，目前雖然還沒有完整的 ITS體系，但其中的城市交通控制體系已得到廣泛使用，并成為國民生活的一個重要部分存在。ITS系統(tǒng)中的車輛防撞子系統(tǒng)有望在很大程度上減少交通事故所造成的損失，因而逐漸成為新的研究熱點。
　　車輛防撞系統(tǒng)中的首要環(huán)節(jié)就是利用傳感器對前方車輛的運動狀態(tài)進行探測以獲得前方車輛的相關數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有的

2、車輛防撞系統(tǒng)多使用單一種類的傳感器來對目標進行探測，但是單一種類的傳感器因為傳感器本身的硬件限制而不能很準確且高效地探測目標。而多傳感器數(shù)據(jù)融合可以綜合多種傳感器的優(yōu)勢來彌補各個傳感器的不足或缺失，提高系統(tǒng)的準確性和可靠性，因而，近年來，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術越來越受到人們的關注。本文的主要內容正是將多傳感器數(shù)據(jù)融合應用于汽車防撞檢測，并研究如何將各個傳感器所探測得到的數(shù)據(jù)有效且準確地融合起來供車輛防撞系統(tǒng)使用，主要工作如下：
　　

3、首先，多傳感器數(shù)據(jù)融合的方法有很多，本文使用了最小二乘法和粒子濾波來對紅外傳感器和雷達所測得的數(shù)據(jù)進行融合處理和跟蹤估計。首先對紅外傳感器和雷達所測得的數(shù)據(jù)進行預處理使之在時間上同步，然后使用最小二乘法和加權平均對兩個傳感器的數(shù)據(jù)進行融合處理，最后使用粒子濾波對其進行跟蹤估計。文中對粒子濾波和卡爾曼濾波進行了仿真對比，仿真結果顯示了在系統(tǒng)狀態(tài)方程和觀測方程都是非線性時粒子濾波的性能要優(yōu)于擴展卡爾曼濾波。
　　其次，由于各個汽車公司