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基于数据关联算法的汽车主动防撞预警系统多目标跟踪研究

李秋燕  
【摘要】:汽车安全受到越来越多的重视,它分为主动安全和被动安全。本文结合吉林省科技厅重大科技创新项目“汽车主动防撞预警系统的研究开发”,本文开展了基于数据关联算法的汽车主动防撞预警系统多目标跟踪研究。汽车主动防撞预警系统是针对汽车主动安全的系统。多目标跟踪是汽车主动防撞预警系统的重要组成部分,该部分是目标信号处理的下一个环节,对处理好的信号进行分析,辨别出各个目标的关系。多目标跟踪能够确认检测到的目标,并估计检测到目标的运动状态和轨迹,最终实现汽车的主动防撞控制。 本文通过分析汽车主动防撞预警系统的功能要求,实现对多个目标的运动状态估计和轨迹估计的要求。因此需要选择线性滤波器和数据关联算法处理多目标跟踪数据。对卡尔曼滤波和常增益滤波进行对比分析;进而对综合概率数据关联算法、联合概率数据关联算法和机动目标跟踪算法进行对比分析;并对目标运动模型进行分析;同时根据道路车辆实际行驶环境进行分析,对目标运动速度范围和加速度范围进行分析,最后确定多目标跟踪的算法。 本文围绕汽车主动防撞预警系统的多目标跟踪研究以下几个问题: 首先对汽车主动防撞预警系统多目标跟踪理论进行研究,分析探测目标的数据源,分析跟踪特点,建立大地坐标系即二维平面上的笛卡尔直角坐标系。研究了滤波理论,为满足了汽车主动防撞要求,选择线性滤波器。分析卡尔曼滤波器和常增益滤波器这两种线性滤波器。研究相关波门理论,提高目标检测概率和减少虚警概率。最后给出车辆道路行驶环境下的目标运动模型。 接着对雷达系统数据关联技术进行研究,分析数据关联的对象,目标跟踪轨迹维持和目标跟踪轨迹起始:其中目标跟踪的轨迹维持理论选择贝叶斯类数据关联算法,此类算法主要研究了综合概率数据关联算法和联合概率数据关联算法。两种数据关联算法针对密集杂波环境下提出多目标的跟踪理论;对目标的跟踪还需要目标的跟踪轨迹起始,分析修正逻辑法轨迹起始方法。 然后对机动目标跟踪理论进行研究,分析目标的机动情况,目标运动状态是不断变化的。根据机动目标跟踪理论分为机动检测跟踪算法和自适应跟踪算法两大类,主要研究了基于机动检测的可调白噪声算法和基于自适应的Singer模型算法和多模型算法。分析了目标机动运动情况下这些算法跟踪性能。 最后在分析了上述理论研究后,利用MATLAB软件对多目标跟踪进行仿真分析,建立三种目标运动模型,匀速运动模型、匀加速运动模型和转弯机动运动模型,并分别用综合概率数据关联算法和联合概率数据关联算法和机动目标跟踪算法仿真;根据仿真结果分析算法的跟踪性能即准确性、实时性和可靠性。 通过本文研究,有利于实现汽车主动防撞预警系统多目标跟踪,估计目标的运动状态和目标轨迹。对于提高汽车主动安全检测概率和减少虚警概率奠定理论基础,并对其应用有一定的现实意义。


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