基于多傳感器融合的車輛檢測與跟蹤.pdf

1、行車安全是道路交通中的重要問題，在擁擠而且路況復(fù)雜的城市環(huán)境中該問題尤為明顯。為了有效地降低交通事故發(fā)生幾率，對道路上其它行駛車輛的檢測與跟蹤就成了車輛輔助駕駛系統(tǒng)中不可缺少的一個部分。
　　針對城市環(huán)境道路中存在大量行人和車輛的情況，以及道路結(jié)構(gòu)中急轉(zhuǎn)彎易丟失車輛的情況，本文提出了一種基于多傳感器融合的車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用攝像頭和激光雷達(dá)作為主要傳感器設(shè)備，利用激光雷達(dá)的距離信息以及攝像頭的圖像信息來提取車輛特征，并以

2、此為依據(jù)評判車輛的存在；同時針對急轉(zhuǎn)彎情況下車輛跟蹤容易丟失的問題，在經(jīng)典卡爾曼濾波和粒子濾波相結(jié)合的跟蹤框架下，提出一種多維空間馬氏距離的數(shù)據(jù)相關(guān)算法。實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)不僅能夠有效地檢測出視野中的車輛，而且能夠準(zhǔn)確可靠地實(shí)現(xiàn)車輛跟蹤。
　　本文首先介紹了系統(tǒng)所采用的平臺架構(gòu)。針對多傳感器數(shù)據(jù)不同類以及不同步等問題，完成基于傳感器模型的聯(lián)合標(biāo)定工作，實(shí)現(xiàn)了激光雷達(dá)和攝像頭數(shù)據(jù)的空間標(biāo)定與時間同步工作。這是多傳感器數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)。<

3、br>　　車輛檢測是跟蹤的基礎(chǔ)。針對單一傳感器可靠性較低的問題，本文采用基于多傳感器融合的車輛檢測方法。首先通過激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理得到圖像上的興趣區(qū)域；然后依次利用YUV圖像提取車底陰影、利用Sobel邊緣圖提取車輛輪廓對稱性，再使用灰度圖驗(yàn)證紋理復(fù)雜性。最后將可能包含車輛的區(qū)域標(biāo)識出來。在現(xiàn)實(shí)場景下的實(shí)驗(yàn)表明，該算法能夠提高車輛檢測的正確性，降低誤檢率和漏檢率。
　　車輛跟蹤的目的是穩(wěn)定獲取前車信息，便于進(jìn)行相應(yīng)規(guī)劃決策。在城市環(huán)