基于卡尔曼滤波的道路目标检测与跟踪研究
【摘要】：随着我国高速公路建设的飞速发展，高速公路交通事故的预防愈来愈引起社会的广泛关注。研究开发汽车追尾碰撞预警系统是减少高速公路汽车追尾事故的有效途径之一。
在追尾碰撞预警数学模型中引入了目标物有效性识别算法，并建立了潜在威胁目标的判别模型，为减少系统的虚警率、提高系统的可靠性提供了理论支持；通过对车载距离探测技术的比较，选用了毫米波调频脉冲多普勒雷达；深入分析了道路目标跟踪的复杂环境，对雷达数据处理的数据关联和目标跟踪的起始与终止进行了初步的研究。为了实时地检测和跟踪前方的运动目标，采用交互多模(IMM)算法对脉冲多普勒雷达信号进行了卡尔曼滤波跟踪，并对目标(车辆)与自车的相对横向角速度进行了平滑估计。
仿真表明所采用的IMM算法简单有效，在杂波环境下有较高的跟踪精度，能适应所跟踪目标的各种机动状况，可用于车载雷达目标的实时可靠跟踪，为汽车追尾碰撞预警系统的实车试验提供了良好的基础研究。
【关键词】：追尾碰撞 毫米波脉冲多普勒雷达 目标跟踪 数据关联 卡尔曼滤波 交互多模算法 【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：U491.3
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2004.133234
【目录】：
- 1 绪论6-11
- 1.1 我国高速公路交通安全现状6-7
- 1.2 智能汽车安全防撞技术国内外研究现状7-9
- 1.3 课题的提出及实现方案9-10
- 1.4 本文主要研究内容10-11
- 2 汽车追尾碰撞预警系统的总体设计11-23
- 2.1 系统方案设计11-14
- 2.1.1 信息采集单元12-14
- 2.1.2 信息输出装置14
- 2.2 追尾碰撞预警系统数学模型14-23
- 2.2.1 潜在威胁目标物有效性识别算法15-17
- 2.2.2 纵向碰撞安全模型17-23
- 3 车载目标探测技术23-35
- 3.1 车载目标探测传感器的类型23-25
- 3.1.1 车载传感器运行的工作环境23-24
- 3.1.2 车载目标探测技术比较24-25
- 3.2 毫米波雷达25-35
- 3.2.1 毫米波雷达的优点25-27
- 3.2.2 雷达目标探测原理27-31
- 3.2.3 本系统采用的ARS100毫米波雷达31-35
- 4 基于卡尔曼滤波的道路目标跟踪35-48
- 4.1 道路目标跟踪概述35
- 4.2 道路目标跟踪基本原理35-37
- 4.3 卡尔曼滤波37-41
- 4.3.1 滤波理论基础37-38
- 4.3.2 卡尔曼滤波器的特点38-39
- 4.3.3 在机动目标跟踪中的卡尔曼滤波与预测39
- 4.3.4 卡尔曼滤波与预测基本方程39-41
- 4.4 道路目标跟踪模型41-48
- 4.4.1 交互多模(IMM)算法43-44
- 4.4.2 道路目标跟踪模型44-48
- 5 基于MATLAB的道路目标跟踪滤波设计48-58
- 5.1 雷达数字信号处理的硬件实现48-49
- 5.2 基于MATLAB的软件设计及数值仿真49-58
- 6 结论58-60
- 6.1 结论58
- 6.2 系统开发展望58-60
- 参考文献60-63
- 致谢63
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