基于智能純電動汽車的前方車輛檢測與識別技術研究.pdf

1、隨著城市化步伐的加快和國民物質(zhì)生活水平的提高，汽車保有量逐年激增，由此帶來的城市擁堵、交通事故和環(huán)境污染等問題日益加劇。智能化能提高汽車行駛的安全性和便利性，電動化能減少汽車的排放污染。智能化與電動化“兩化融合，，已經(jīng)成為未來汽車發(fā)展的重要趨勢。前方車輛檢測方法是汽車智能化中的關鍵技術，該方法提高了車輛行駛的安全性，因此具有很高的研究價值。
　　由于不同類型的車輛體積、特征都有明顯差異，檢測方法也不相同，因此本文選取轎車為被檢測對

2、象，首先描述了激光雷達采集數(shù)據(jù)的原理，提出一種分析激光雷達數(shù)據(jù)的算法——聚類算法。對工業(yè)相機采集到的圖像進行預處理，包括灰度化、去噪以及分割。然后搭建了前方轎車檢測中多傳感器融合的模型，包括空間上融合和時間上的融合，在空間上的融合中，運用張正友標定法對工業(yè)相機進行標定，求得工業(yè)相機的內(nèi)外參數(shù)，然后對激光雷達和工業(yè)相機進行了聯(lián)合標定。
　　其次，本文提出了基于激光雷達和工業(yè)相機融合下的前方轎車檢測方法，采用自適應距離閾值聚類方法，對

3、激光雷達信息進行聚類，得到激光雷達感興趣區(qū)域(ROI)，雖然激光雷達可以準確檢測前方障礙的位置和距離信息，但是對障礙物的特征無法檢測，那么與轎車外形和體積相似的其他障礙物也會被檢測出來。因此需要將激光雷達感興趣區(qū)域通過坐標變換投影到圖像上，生成圖像感興趣區(qū)域，在該區(qū)域內(nèi)繼續(xù)檢測目標轎車，本文運用基于分層式多特征融合的算法，分別檢測出圖像中的轎車車底陰影、輪廓對稱性等車輛特征，運用馬氏距離特征加權的多特征融合算法，對以上兩種特征進行融合，