?

基于雷達(dá)和視覺傳感器融合的車輛識(shí)別算法在自動(dòng)緊急制動(dòng)中應(yīng)用

提出了一種基于雷達(dá)和視覺傳感器的車輛識(shí)別算法在自動(dòng)緊急制動(dòng)中的應(yīng)用?，F(xiàn)在的駕駛輔助系統(tǒng)多數(shù)都是采用雷達(dá)和視覺傳感器融合技術(shù)檢測(cè)前方多車輛。對(duì)傳感器融合的方法多以融合水平進(jìn)行分類。低水平的融合方法將雷達(dá)和視覺的原始數(shù)據(jù)融合以產(chǎn)生新的原始數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)將比原始數(shù)據(jù)更翔實(shí)，但需要大量的計(jì)算。許多混合級(jí)融合的方法是在雷達(dá)測(cè)量范圍內(nèi)定義一個(gè)感興趣區(qū)域（ROI），然后利用多種圖像處理技術(shù)驗(yàn)證這些潛在檢測(cè)區(qū)域，這樣可以改善所檢測(cè)到目標(biāo)的橫向位置精度，并從雷達(dá)上消除鬼影。最后的高水平融合使用雷達(dá)和視覺傳感器獨(dú)立檢測(cè)到的物體信息，進(jìn)行匹配、聯(lián)結(jié)，并分別驗(yàn)證兩個(gè)傳感器的跟蹤信息。

商業(yè)雷達(dá)既能檢測(cè)車輛，也能檢測(cè)包括護(hù)欄和隧道等道路基礎(chǔ)設(shè)施，并且一般不區(qū)分機(jī)動(dòng)車和非機(jī)動(dòng)車。此外，該雷達(dá)盡管在橫向（或方位）精度較低，但是在縱向（或徑向）精度是很高的。這些雷達(dá)的特性可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤檢測(cè)原車，即在同一車道上最接近的車輛，從而導(dǎo)致自動(dòng)緊急事故的自動(dòng)激活制動(dòng)。因此，本文提出的車輛識(shí)別算法主要是用于區(qū)分檢測(cè)對(duì)象是機(jī)動(dòng)車還是非機(jī)動(dòng)車。為了提高由于雷達(dá)和視覺傳感器的不同測(cè)量特性導(dǎo)致虛假檢測(cè)場(chǎng)景，車輛識(shí)別算法同時(shí)考慮了物體形狀屬性和運(yùn)動(dòng)屬性。運(yùn)動(dòng)屬性的檢測(cè)是為了確定對(duì)象是靜態(tài)還是動(dòng)態(tài)；形狀屬性的檢測(cè)是通過(guò)傳感器融合來(lái)判斷目標(biāo)是否是車輛。此外，通過(guò)在實(shí)際駕駛情況下測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛識(shí)別算法的實(shí)地驗(yàn)證。在不久的將來(lái)，有必要進(jìn)一步考慮交通擁堵和車道變換場(chǎng)景等更復(fù)雜的情況。

Heong- tae Kim. 13th International Confe- rence on Control, Automa- tion and Systems (ICCAS 2013), 2013.

編譯：魯蘭