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文檔簡介
1、近年來,許多大中型城市大力建設(shè)公共交通系統(tǒng),隨著“綠色交通”理念的提出,無軌電車作為新能源公共交通工具,逐漸有復(fù)興之勢。但無軌電車有車體寬,車身長,轉(zhuǎn)彎半徑大等缺點,導(dǎo)致車輛有很多視覺死角,容易發(fā)生交通事故。車載激光雷達可以探測車前情況,識別車前障礙物的大小并判斷障礙物的運動狀態(tài)。將激光雷達技術(shù)與無軌電車結(jié)合,研究無軌電車目標識別與跟蹤技術(shù)有助于提高車輛行駛安全性。本文主要目的研究可應(yīng)用于無軌電車避撞的激光雷達目標識別與跟蹤的技術(shù)方案,
2、通過相關(guān)算法完成對目標識別與跟蹤功能的實現(xiàn)。
(1)本文分析了無軌電車的國內(nèi)外發(fā)展狀況,并對障礙物目標識別和目標跟蹤技術(shù)分別進行闡述。接著分析無軌電車障礙物目標識別和目標跟蹤的功能需求和系統(tǒng)總體設(shè)計,重點說明了目標的分割聚類和目標跟蹤,分割聚類采用柵格算法,對激光雷達散點進行聚類處理,建立車前目標分類,目標跟蹤采用擴展卡爾曼濾波算法和最近鄰算法組合,判別聚類數(shù)據(jù)結(jié)果的狀態(tài),對其中的目標障礙物進行跟蹤。
(2)本文闡述
3、了無軌電車避撞系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),并對其中的信息采集模塊、目標識別模塊和目標跟蹤模塊進行了說明。對激光雷達信息采集軟件和激光雷達實時顯示軟件分別進行軟件的功能和結(jié)構(gòu)設(shè)計,采用C++編程語言完成軟件。
(3)對無軌電車障礙物識別和目標跟蹤系統(tǒng)進行實車測試與驗證,并對實驗結(jié)果進行分析。通過實車采集信息與測試方案信息對比,驗證了柵格算法和擴展卡爾曼濾波算法和最近鄰算法組合的有效性。通過對軟件各功能的測試,實現(xiàn)了車前環(huán)境信息采集、車前環(huán)境實時
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