基于毫米波雷達(dá)的車間位置關(guān)系識別方法.pdf

1、車輛主動安全系統(tǒng)經(jīng)常利用毫米波雷達(dá)識別周圍的車輛目標(biāo),并判斷自車周圍是否存在潛在危險。而毫米波雷達(dá)輸出的原始數(shù)據(jù)中經(jīng)常出現(xiàn)的無效信號干擾了主動安全系統(tǒng)的正常運(yùn)行。同時,毫米波雷達(dá)所測量得到的車輛信息不能直接反映其它車輛相對于自車之間的相對車道關(guān)系,因此主動安全系統(tǒng)無法直接利用該類原始數(shù)據(jù)。
　　針對以上問題,本文使用ESR毫米波雷達(dá)進(jìn)行實際道路試驗,通過數(shù)據(jù)特征分析建立了有效車輛目標(biāo)的挑選算法。同時,利用車輛橫擺角速度和車速對道路

2、曲率進(jìn)行估計,在道路曲率和車道線距離的信息基礎(chǔ)上,結(jié)合毫米波雷達(dá)的測量數(shù)據(jù)分別建立了直道路段和彎道路段下周圍車輛目標(biāo)與自車的相對車道關(guān)系辨識模型,為車輛主動安全系統(tǒng)提供準(zhǔn)確的目標(biāo)信息。主要的研究內(nèi)容和結(jié)論如下:
　　1、針對毫米波雷達(dá)的原始數(shù)據(jù)建立了有效目標(biāo)挑選算法。由于每個毫米波雷達(dá)能采集64個通道的信息,而這些信息中存在大量的干擾信號和靜止目標(biāo)信號,對有效的車輛目標(biāo)挑選造成干擾。因此,需要通過建立有效目標(biāo)挑選算法從大量信息中識

3、別出有效目標(biāo),為目標(biāo)與自車之間的相對車道關(guān)系辨識提供有效的車輛目標(biāo)信息。
　　2、利用自車橫擺角速度和車速建立了道路曲率的估算模型,同時建立了基于二自由度汽車模型的卡爾曼濾波模型,對橫擺角速度測量值進(jìn)行濾波處理,提高了道路曲率的估算精度。
　　3、分別建立了直道和彎道路段下周圍車輛目標(biāo)與自車的相對車道關(guān)系辨識模型,包括目標(biāo)與自車同車道的辨識模型、目標(biāo)處于自車相鄰車道的辨識模型以及目標(biāo)處于自車不相鄰車道的辨識模型。
　　

4、4、基于視頻圖像和實測數(shù)據(jù)分析對目標(biāo)相對車道關(guān)系的辨識模型進(jìn)行了有效性驗證。選取了不同的交通場景,對圖像分析結(jié)果和基于雷達(dá)采集數(shù)據(jù)的模型辨識結(jié)果進(jìn)行比較,驗證了目標(biāo)與自車同車道和不同車道的情況下辨識模型的有效性。驗證結(jié)果表明,目標(biāo)相對車道關(guān)系的辨識模型在直道路段和彎道路段都能準(zhǔn)確有效的工作,能夠為車輛控制系統(tǒng)提供有效的目標(biāo)車道信息和其它信息。
　　本研究得到了國家自然科學(xué)基金項目(51178053)和國家科技支撐計劃項目(2009