基于多传感器融合的目标跟踪及冲突预警策略与算法研究

来源 :山东理工大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:wuhao19881016
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当前汽车作为便利的交通代步工具,其保有量每年呈快速增长的态势。但交通安全事故的增加,导致人民的生命和财产遭受巨大损失。因此汽车安全辅助驾驶技术与无人驾驶技术可以很好的避免因驾驶员的原因导致的交通安全事故。本文以省自然科学基金为依托,基于毫米波雷达与Mobileye融合算法对车辆行驶环境中的目标进行跟踪,并对冲突危险评估算法与冲突预警策略进行了研究。由于毫米波雷达检测的数据存在虚警率高的问题,本文提出对检测数据进行有效目标初步筛选后,再采用有效生命周期检验法,对初选的雷达检测目标进行相邻周期内运动参数的连续性判断,并对多帧数据进行连续跟踪判断,使得毫米波雷达检测目标的有效性与稳定性得到了很大提高。并使用卡尔曼加权融合算法对数据关联完成后的传感器数据进行融合,同时使用交互式多模型算法进行目标跟踪,有效的解决了单模型算法目标跟踪的精度不够的问题。针对大量只考虑制动或换道的单一预警策略的研究,本文考虑了多种预警策略,以四种预警策略:保持当前状态行驶、以一定减速度减速行驶、紧急制动、换道行驶进行了预警策略的研究,并对四种预警策略的切换时机进行了判断设置,使得四种预警策略可以依据判断条件进行相应的匹配,对于解决交通冲突更加符合真实交通环境。针对只使用一种冲突危险评估算法,使得冲突危险评估无法同时满足高效与准确的要求的问题,本文对比研究了基于车辆状态的冲突危险评估、基于驾驶意图的冲突危险评估、基于虚拟力场法的冲突危险评估与基于矢量直方图法冲突危险评估四种冲突危险评估算法,提出将基于车辆状态的冲突危险评估算法与基于矢量直方图法冲突危险评估算法进行结合,形成了实时准确的冲突危险评估与预警策略选择系统,并且本文采取了融合卡尔曼滤波的办法,解决了基于矢量直方图法冲突危险评估算法无法预测的问题。针对研究的多传感器融合的目标跟踪算法以及基于冲突危险评估的预警策略选择系统,本文基于哈佛H7进行改装完成了无人驾驶实验平台的搭建,从而对本文的研究内容进行了实车验证,实现了目标跟踪稳定,不同状态的目标与工况下冲突危险评估准确,基本满足了平稳预警策略选择。
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