基于信息融合的智能車輛前方目標(biāo)識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展，智能車越來越成為國內(nèi)外研究的熱點。在智能車技術(shù)研究中，對環(huán)境的感知一直是一項比較重要的研究技術(shù)。由于智能車行駛環(huán)境的復(fù)雜性，采用單傳感器來感知已不能完全滿足智能車對環(huán)境信息的需求，因此，信息融合技術(shù)以其利用多傳感器的冗余信息相互補償，相互協(xié)作的特點，開始被普遍運用于智能車上。本文針對智能車環(huán)境感知中的目標(biāo)識別技術(shù)進行研究，為提高目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性和實時性，文章首先對毫米波雷達進行了單獨的信息處理，然后采用能夠依據(jù)不同傳感器

2、失效情景切換觀測方程的卡爾曼濾波算法，將車車通訊信息與現(xiàn)有車載傳感器采集信息進行信息融合。主要研究內(nèi)容如下:
　　1、對毫米波雷達的原理進行了深入的分析，重點介紹了課題組的德爾福ESR毫米波雷達，包括其探測覆蓋范圍、頻率、數(shù)據(jù)形式等特性，同時詳細地分析了該款毫米波雷達存在的一些不足。
　　2、介紹了對德爾福ESR毫米波雷達的二次開發(fā)。毫米波雷達車載上位機軟件的開發(fā)介紹，軟件模塊包含實時采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、地圖顯示模塊、后

3、期數(shù)據(jù)顯示、目標(biāo)軌跡展示等。
　　3、完成毫米波雷達原始數(shù)據(jù)的解析，同時采用能夠有效剔除毫米波雷達數(shù)據(jù)中空信號、無效信號和有效范圍外信號的算法對數(shù)據(jù)進行處理，采用卡爾曼濾波的方法進行了目標(biāo)的有效性檢測，保證毫米波雷達目標(biāo)提取的有效性和高效性，并通過實驗驗證了算法的可行性。
　　4、分析了基于信息融合的目標(biāo)識別算法。介紹了車間信息交互的原理。在假設(shè)存在V2V通訊信息的情況下，與自車的其他車載傳感器和GPS進行信息融合。本文假設(shè)