發(fā)布時(shí)間：2020-08-18 14:17

【摘要】：交通事故頻發(fā)導(dǎo)致的財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡給人們生產(chǎn)生活帶來了嚴(yán)重影響。為了減少碰撞產(chǎn)生的交通事故,汽車主動(dòng)安全避撞系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,該系統(tǒng)根據(jù)裝在自車車身周圍的多種傳感器對(duì)自車行車環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)控,避免因碰撞產(chǎn)生的交通事故,保證駕駛?cè)藛T安全。本文主要對(duì)自車前方目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行研究,根據(jù)安裝在車身上的雷達(dá)與視覺傳感器識(shí)別前方目標(biāo)類型,獲取前方目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),優(yōu)化了前方車輛檢測(cè)系統(tǒng)。對(duì)提高駕駛?cè)藛T安全,降低碰撞事故發(fā)生率具有重要意義。研究工作主要包括:(1)本文首先對(duì)國(guó)內(nèi)外行車環(huán)境感知的研究成果進(jìn)行分析與總結(jié)。結(jié)合研究現(xiàn)狀的優(yōu)缺點(diǎn)提出本文的研究方法以及思路,對(duì)聯(lián)合雷達(dá)與視覺傳感器的車輛檢測(cè)方案進(jìn)行設(shè)計(jì),解決各傳感器間的空間和時(shí)間融合問題,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能。(2)對(duì)基于毫米波雷達(dá)的檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。分析毫米波雷達(dá)基本工作原理,對(duì)本文選取的Delphi ESR毫米波雷達(dá)獲取的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理,依據(jù)設(shè)置的同車道閾值y_0濾除無效信息并進(jìn)行目標(biāo)初選;根據(jù)在有限時(shí)間內(nèi)汽車的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化有一定的上下限這一情況,將初選目標(biāo)與有效目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行對(duì)比判斷初選目標(biāo)是否有效,該方法通過對(duì)目標(biāo)的角度?_k,位移d_k和速度v_k閾值進(jìn)行設(shè)定濾除虛假目標(biāo);利用生命周期算法,設(shè)置目標(biāo)三個(gè)時(shí)期的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),消除因自車俯仰和橫擺等原因?qū)τ行繕?biāo)選取產(chǎn)生的干擾;對(duì)獲取的數(shù)據(jù)采取濾波處理減少數(shù)據(jù)噪聲,為自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)等一系列主動(dòng)安全避撞系統(tǒng)提供有效的參考數(shù)據(jù)。(3)對(duì)基于視覺傳感器的目標(biāo)識(shí)別追蹤系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。采用Haar-like矩形特征作為識(shí)別圖像中車輛的依據(jù);使用積分圖計(jì)算方法縮短矩形特征中計(jì)算特征值的運(yùn)算時(shí)間;根據(jù)Adaboost算法將有效矩形特征值構(gòu)建的弱分類器加權(quán)組成強(qiáng)分類器,其中弱分類器基于樣本圖片中的特征值獲得;再將每個(gè)強(qiáng)分類器組成級(jí)聯(lián)分類器進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),通過對(duì)誤檢率的關(guān)注,提升級(jí)聯(lián)分類器的性能;引入時(shí)空上下文快速跟蹤算法對(duì)檢測(cè)出的車輛目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,通過計(jì)算求取適合的形狀參數(shù)?,提高識(shí)別追蹤的準(zhǔn)確率。相比于視覺跟蹤分解方法(VTD)、布點(diǎn)場(chǎng)式跟蹤方法(DF)以及壓縮跟蹤方法(CT)三種檢測(cè)算法,本文方法在檢測(cè)成功率上平均提高了8.9%,最大可達(dá)17.53%;漏檢率平均降低了11.46%,最大可達(dá)16.06%;誤差率方面也有所改善;單幀識(shí)別耗時(shí)45.7ms滿足避撞性能要求。(4)解決雷達(dá)與視覺傳感器之間因安裝坐標(biāo)不統(tǒng)一以及采集數(shù)據(jù)時(shí)間點(diǎn)不對(duì)應(yīng)使數(shù)據(jù)無法融合的問題。研究攝像機(jī)、雷達(dá)、世界坐標(biāo)系的變換關(guān)系,通過矩陣旋轉(zhuǎn)、向量平移等方法實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)系間的空間融合;對(duì)鏡頭畸變的原因進(jìn)行分析并進(jìn)行畸變校正;采用線程同步方法解決傳感器采集信息時(shí),時(shí)間點(diǎn)不一致的問題。最后對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。(5)對(duì)本文設(shè)計(jì)的傳感器融合識(shí)別追蹤系統(tǒng)進(jìn)行模擬駕駛儀仿真以及實(shí)車驗(yàn)證。開展基于6自由度QJ-4B動(dòng)感型模擬駕駛儀的仿真試驗(yàn),通過仿真對(duì)本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)定性測(cè)試,在效果良好的基礎(chǔ)上再進(jìn)行實(shí)車驗(yàn)證。結(jié)果表明,該方法可以完成前方車輛的實(shí)時(shí)檢測(cè),滿足主動(dòng)安全避撞對(duì)識(shí)別率和實(shí)時(shí)性的要求。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U463.6
【圖文】：

江 蘇 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文第一章 緒論課題研究背景與意義 研究背景據(jù)公安部交管局統(tǒng)計(jì)，截止 2017 年 6 月底，全國(guó)汽車保有量突破 2.05 增長(zhǎng)了 11.8%[1]。圖 1.1 是公安部交管局統(tǒng)計(jì)的這些年中國(guó)汽車數(shù)據(jù)變圖中可以看出同比增長(zhǎng)雖然剛開始有下降趨勢(shì)，但后期變化幅度趨于車保有量一直增加。

受益于傳感器技術(shù)、汽車電子技術(shù)和現(xiàn)代通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)得到了廣泛重視，圖 1.2 展示了目前先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)架構(gòu)，車輛在行駛過程中基于車上安裝的多種傳感器設(shè)備（多功能攝像頭、毫米波雷達(dá)等），隨時(shí)采集車內(nèi)外道路環(huán)境數(shù)據(jù)，比如自車狀態(tài)（車速等），周邊道路環(huán)境信息（周邊車輛狀態(tài)、車道線等信息），ECU 對(duì)這些信息進(jìn)行篩選、檢測(cè)以及識(shí)別，并與高精地圖數(shù)據(jù)相結(jié)合，開展系統(tǒng)的計(jì)算分析，向執(zhí)行器發(fā)出控制指令。通過執(zhí)行機(jī)構(gòu)輔助駕駛員操作，從而減輕駕駛員負(fù)擔(dān)并提醒駕駛者潛在的危險(xiǎn)，改善車輛駕駛過程的安全舒適性。

益于傳感器技術(shù)、汽車電子技術(shù)和現(xiàn)代通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，先進(jìn)駕駛得到了廣泛重視，圖 1.2 展示了目前先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)架構(gòu)，車輛在行基于車上安裝的多種傳感器設(shè)備（多功能攝像頭、毫米波雷達(dá)等），隨內(nèi)外道路環(huán)境數(shù)據(jù)，比如自車狀態(tài)（車速等），周邊道路環(huán)境信息（周態(tài)、車道線等信息），ECU 對(duì)這些信息進(jìn)行篩選、檢測(cè)以及識(shí)別，并與數(shù)據(jù)相結(jié)合，開展系統(tǒng)的計(jì)算分析，向執(zhí)行器發(fā)出控制指令。通過執(zhí)行駕駛員操作，從而減輕駕駛員負(fù)擔(dān)并提醒駕駛者潛在的危險(xiǎn)，改善車輛的安全舒適性。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2796326