本文選題：車輛識(shí)別 + 雷達(dá)測(cè)距��； 參考：《汽車工程》2014年11期

【摘要】：本文中提出了一種基于雷達(dá)測(cè)距的車輛識(shí)別與跟蹤方法,以準(zhǔn)確地識(shí)別道路上的車輛目標(biāo)。首先對(duì)采集到的每幀數(shù)據(jù)采用自適應(yīng)距離閾值的方法進(jìn)行聚類分析。在聚類內(nèi)部采用端點(diǎn)迭代擬合算法提取線段,在此基礎(chǔ)上得出目標(biāo)的特征向量,并據(jù)之識(shí)別車輛目標(biāo)。然后通過計(jì)算特征向量的代價(jià)函數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)關(guān)聯(lián),利用卡爾曼濾波器根據(jù)關(guān)聯(lián)結(jié)果更新目標(biāo)的狀態(tài)。最后,以智能車輛BJUT-IV配備LMS291激光雷達(dá)在校園道路上對(duì)本方法進(jìn)行驗(yàn)證測(cè)試,結(jié)果表明,提出的方法能夠準(zhǔn)確地對(duì)多個(gè)行駛車輛進(jìn)行跟蹤。
[Abstract]:In this paper, a vehicle recognition and tracking method based on radar ranging is proposed to accurately identify the vehicle targets on the road. Firstly, the adaptive distance threshold method is used to cluster every frame of data. In the cluster, the line segments are extracted by the endpoint iterative fitting algorithm, and the feature vectors of the target are obtained, according to which the vehicle targets are identified. Then the cost function of the eigenvector is calculated to carry out multi-objective correlation and the Kalman filter is used to update the state of the target according to the correlation result. Finally, the intelligent vehicle BJUT-IV equipped with LMS291 lidar is used to verify and test the method on the campus road. The results show that the proposed method can track more than one vehicle accurately.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：北京市教委基金(05002011200701)資助
【分類號(hào)】：U495;U463.6

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1970723