基于智能純電動(dòng)汽車的前方車輛檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、隨著城市化步伐的加快和國(guó)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(dòng)化能減少汽車的排放污染。智能化與電動(dòng)化“兩化融合，，已經(jīng)成為未來汽車發(fā)展的重要趨勢(shì)。前方車輛檢測(cè)方法是汽車智能化中的關(guān)鍵技術(shù)，該方法提高了車輛行駛的安全性，因此具有很高的研究?jī)r(jià)值。
　　由于不同類型的車輛體積、特征都有明顯差異，檢測(cè)方法也不相同，因此本文選取轎車為被檢測(cè)對(duì)

2、象，首先描述了激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)的原理，提出一種分析激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的算法——聚類算法。對(duì)工業(yè)相機(jī)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括灰度化、去噪以及分割。然后搭建了前方轎車檢測(cè)中多傳感器融合的模型，包括空間上融合和時(shí)間上的融合，在空間上的融合中，運(yùn)用張正友標(biāo)定法對(duì)工業(yè)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，求得工業(yè)相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，然后對(duì)激光雷達(dá)和工業(yè)相機(jī)進(jìn)行了聯(lián)合標(biāo)定。
　　其次，本文提出了基于激光雷達(dá)和工業(yè)相機(jī)融合下的前方轎車檢測(cè)方法，采用自適應(yīng)距離閾值聚類方法，對(duì)

3、激光雷達(dá)信息進(jìn)行聚類，得到激光雷達(dá)感興趣區(qū)域(ROI)，雖然激光雷達(dá)可以準(zhǔn)確檢測(cè)前方障礙的位置和距離信息，但是對(duì)障礙物的特征無法檢測(cè)，那么與轎車外形和體積相似的其他障礙物也會(huì)被檢測(cè)出來。因此需要將激光雷達(dá)感興趣區(qū)域通過坐標(biāo)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(cè)目標(biāo)轎車，本文運(yùn)用基于分層式多特征融合的算法，分別檢測(cè)出圖像中的轎車車底陰影、輪廓對(duì)稱性等車輛特征，運(yùn)用馬氏距離特征加權(quán)的多特征融合算法，對(duì)以上兩種特征進(jìn)行融合，