粒子濾波技術(shù)在目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用及其VC軟件開(kāi)發(fā)研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和交通量的持續(xù)增長(zhǎng)，自主駕駛與輔助導(dǎo)航逐漸成為目前智能車輛領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。作為一個(gè)集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、自動(dòng)駕駛等多種功能于一體的綜合系統(tǒng)，智能車輛能夠提高車輛行駛的安全性、舒適性、達(dá)到提高交通效率、改善交通環(huán)境的目的。 本文通過(guò)對(duì)粒子濾波算法基本理論的分析和對(duì)該算法存在的問(wèn)題的研究，詳細(xì)闡述了序列重要性重采樣算法和進(jìn)化粒子濾波算法，分析了上述各種濾波方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并于最后通過(guò)對(duì)粒子濾波算法所存在的粒子數(shù)匱乏和

2、粒子多樣性喪失問(wèn)題的分析以及鑒于減少運(yùn)算量和滿足實(shí)時(shí)性的考慮，針對(duì)智能車輛技術(shù)的視覺(jué)導(dǎo)航部分中的目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題提出了一種基于新的采樣方法的粒子濾波算法，并應(yīng)用到目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)中。整個(gè)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：首先利用圖像處理技術(shù)對(duì)雙目視頻圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)凈化處理，以縮減數(shù)據(jù)量、獲得目標(biāo)所在區(qū)域的位置信息。然后根據(jù)障礙物的面特征，通過(guò)光流法或v—視差法檢測(cè)前方路面上的目標(biāo)，獲得目標(biāo)的位置、尺寸和灰度等信息。根據(jù)前面得到的目標(biāo)信息作為初始值，選取