论文摘要
提出一种基于多传感器融合的用于非结构化环境下无人驾驶车辆跟驰应用的方法,旨在解决无人驾驶车辆跟驰任务中对引导车辆的局部定位问题,实时获取引导车辆的相对位置和速度.首先以任务需求为导向,通过实车实验结果完成针对非结构化环境特点的传感器选型工作.对所选毫米波雷达和相机设计联合标定流程,实现数据空间融合.设计与目标距离相关的横向距离约束阈值,以及基于历史帧数据变化可靠性分析,解决非结构化环境下雷达数据跳变和虚检现象,实现雷达有效目标提取;考虑相机小孔成像原理,提出大小可变候选车辆检测框生成.最后基于主流的目标检测深度学习框架,设计跟车应用中信息输出流程.实车测试结果表明,该方法可以满足非结构化环境下车辆跟驰应用的基本需求,输出结果有一定的稳定性和精度.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张海鸣,龚建伟,陈建松,王羽纯
关键词: 传感器融合,非结构化环境,车辆跟驰,阈值可变
来源: 北京理工大学学报 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 汽车工业,自动化技术
单位: 北京理工大学机械与车辆学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(91420203)
分类号: U463.6;TP212
DOI: 10.15918/j.tbit1001-0645.2018.309
页码: 1126-1132
总页数: 7
文件大小: 1186K
下载量: 381
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