隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,機(jī)動(dòng)車輛的保有量也呈現(xiàn)大規(guī)模增長(zhǎng)。隨即過(guò)多的機(jī)動(dòng)車數(shù)量給我國(guó)交通安全帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。近年來(lái)自動(dòng)駕駛及高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）受到世界的廣泛關(guān)注和研究。而多分類、多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是自動(dòng)駕駛環(huán)境感知層面的關(guān)鍵技術(shù)之一。實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的多分類、多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)為自動(dòng)駕駛決策提供了有效的依據(jù)。目前基于視覺的目標(biāo)檢測(cè)已經(jīng)有了很好的表現(xiàn),因?yàn)橐曈X獲取的環(huán)境信息豐富,在目標(biāo)識(shí)別與分類中體現(xiàn)了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。但是由于視覺本身的缺陷,檢測(cè)跟蹤效率受目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)中特征的可變性、尺度變化、遮擋因素、光影變化的影響很大,而且不能夠準(zhǔn)確地提供目標(biāo)位置信息。激光雷達(dá)能夠準(zhǔn)確地獲取目標(biāo)的三維信息,而且探測(cè)的距離比較遠(yuǎn),但是得到的目標(biāo)特征比較少。因此,一個(gè)基于視覺與激光雷達(dá)融合的系統(tǒng),對(duì)于多分類、多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤有著重要的意義�；诖�,本文采用車載多傳感器融合技術(shù),基于視覺和激光雷達(dá)融合,針對(duì)自動(dòng)駕駛道路場(chǎng)景中的多車輛檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行研究。實(shí)現(xiàn)了視覺和雷達(dá)信息的融合,并通過(guò)融合信息對(duì)道路多目標(biāo)車輛進(jìn)行高效、可靠地檢測(cè)跟蹤。本文具體研究重點(diǎn)和創(chuàng)新如下:第一:將深度學(xué)習(xí)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)框架運(yùn)用在檢測(cè)與跟蹤... 

【文章來(lái)源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

自動(dòng)駕駛汽車的硬件系統(tǒng)

常用的道路環(huán)境感知設(shè)備多車輛的檢測(cè)跟蹤任務(wù)是自動(dòng)駕駛汽車以及高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）的關(guān)

左圖為DAPRA比賽中斯坦福大學(xué)參賽的“Junior”自主車，右圖為卡耐基-梅隆大學(xué)NavLab-5

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]他山之石:歐美日自動(dòng)駕駛汽車相關(guān)政策法規(guī)[J]. 鄭雪芹.  汽車縱橫. 2018(08)
[2]協(xié)同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)的多目標(biāo)跟蹤算法[J]. 袁大龍,紀(jì)慶革.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2017(S2)
[3]國(guó)家發(fā)改委等聯(lián)合印發(fā)《汽車產(chǎn)業(yè)中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃》[J]. 宋城.  中國(guó)設(shè)備工程. 2017(09)
[4]無(wú)人駕駛汽車環(huán)境感知技術(shù)綜述[J]. 王世峰,戴祥,徐寧,張鵬飛.  長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
[5]無(wú)人駕駛汽車帶來(lái)的交通便利[J]. 黃武陵.  單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用. 2016(06)
[6]全球首例自動(dòng)駕駛大客車開放道路行駛——宇通無(wú)人駕駛大客車試運(yùn)行成功[J]. 周晶.  人民公交. 2015(09)
[7]汽車智能化的發(fā)展[J]. 王欣宇,李振中.  汽車工程師. 2013(09)
[8]基于CCD圖像傳感器的路徑識(shí)別算法分析[J]. 尚在飛,肖文健,李永科.  電子設(shè)計(jì)工程. 2012(16)
[9]無(wú)人駕駛車試制成功[J]. 朱華.  今日科苑. 2011(18)
[10]完全智能控制 Google無(wú)人駕駛汽車路試[J]. 蘇鑫.  道路交通與安全. 2010(04)

博士論文
[1]自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)[D]. 孫振平.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛檢測(cè)算法研究[D]. 張鎮(zhèn).北京交通大學(xué) 2018
[2]多傳感器融合目標(biāo)識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 郭軍.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008
[3]多傳感器融合技術(shù)在汽車避障中的應(yīng)用[D]. 姜元清.長(zhǎng)春理工大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3240687