多传感器信息融合的前方车辆检测

为提升辅助驾驶系统对于道路环境中车辆的感知能力,通过机器视觉与毫米波雷达信息融合技术对前方车辆进行了检测。融合系统中对摄像头和毫米波雷达进行了联合标定,借助三坐标测量仪确定两者的数据转换的关系,优化了深度学习算法SSD的候选框,提高了车辆的检测速度,选用长焦和短焦两种摄像头进行前方图像采集,并将两者重合图像进行融合,提升了前方小目标图像的清晰度,同时对毫米波雷达数据进行了处理,借助雷达模拟器确定合适阈值参数实现对车辆目标的有效提取,根据雷达有效目标数据对摄像头采集的图像进行选择与建立感兴趣区域,通过改进的SSD车辆识别算法对区域中的车辆进行检测,经过测试,车辆的检测准确率最高达到95.3%,单帧图像平均处理总时间为32 ms,该算法提升系统前方车辆检测的实时性和环境适应性。     

一种数字道路海量毫米波雷达部署与调测的方法

为了提升数字道路的数据质量,要从源头进行把控,而所有数据的源头,便是智能硬件设备。在数字道路车路协同的各个应用场景中,毫米波雷达是占比最多的智能硬件设备。毫米波雷达设备本身的性能、安装位置与设备参数配置直接影响数据质量。对数字道路的毫米波雷达进行精调、细调,是提高雷达输出数据质量的关键内容。文章从数字道路建设中对毫米波雷达应用需求出发,整理出一套完整的测评体系,并通过合理的测评手段,对被测设备或设备群体进行测评,测评结果反馈到相关的安装和调测方,作为安装部署优化、设备调优的依据,从而保障雷达数据质量的持续提升。     

交通监测毫米波雷达数据预处理方法研究

毫米波雷达交通监测场景中待检测目标较多、各目标间点迹特征接近,导致点迹凝聚精度低,对此, 文中提出一种改进的交通监测毫米波雷达数据预处理方法。首先通过短时多帧数据积累提高车辆目标点迹密度, 随后利用加权欧式距离度量点间距离以提高密集间隔目标的类间距离,并对点间距离分布进行曲线拟合实现聚类 算法参数的自适应求解,最后利用基于密度的噪声空间聚类(DBSCAN)算法对点迹进行凝聚处理。由雷达实测数据 进行实验验证,相较于传统方法,原始点迹数据经凝聚后跟踪得到车流量统计精度提高10. 97%,结果表明所提方法 能够对车辆点迹信息进行较为精确的凝聚,改善了毫米波雷达在交通监测领域的应用效果。     

观光车环境感知系统的探讨与分析

阐述了观光车装备环境感知系统的意义,对实现环境感知系统所需的传感器进行了探讨与分析,最终设计了视频摄像头结合毫米波雷达组成环境感知的硬件系统,并对此多传感器系统的数据融合给出了要求和方法。     

融合毫米波雷达与机器视觉的雾天车辆检测

车辆检测对于辅助驾驶系统至关重要，由于雾天道路场景严重退化，图像中的车辆信息不明显，导致车辆检测存在漏检、误检的问题。针对上述问题，本文提出了一种融合毫米波雷达和机器视觉的雾天车辆检测方法。首先，采用暗通道去雾算法对图像进行预处理，提高雾天图像中车辆信息的显著性。然后，采用知识蒸馏改进YOLOv5s算法，在YOLOv5s的特征提取网络中引入知识蒸馏，在目标定位和分类阶段计算蒸馏损失，对损失进行反向传播训练小型网络模型，在保证视觉检测准确度的同时提高检测速度。最后，采用基于潜在目标检测区域搜索的距离匹配算法对视觉检测结果和毫米波雷达检测结果进行决策级融合。以检测目标的类型和距离为匹配依据，滤除干扰信息和错误信息，保留毫米波雷达检测和视觉检测融合后的检测置信度较高的目标，从而提高车辆检测的准确率。实验结果表明，该方法在雾天下最高检测准确率达92.8%，召回率达90.7%，能够实现雾天对车辆的检测。     

6G车联网络面向多源感知的数据融合技术

为满足未来自动驾驶车辆全方位、高可靠的感知性能需求，6G需要对不同维度、来源、颗粒度的多源感知数据进行实时传输与全局融合处理。然而，由于激光雷达、摄像机易受环境影响，毫米波雷达分辨率有限，不同车辆多视角点云姿态估计不准确等问题，分布在车联网络中的多源感知数据难以实现精确融合，同时有限通信带宽难以支撑海量感知数据的协同共享。为此，基于通信-感知-计算融合(通感算融合)的思想，提出了一种6G车联网络面向多源感知的数据分级融合处理方法。首先车侧借助于激光雷达、毫米波雷达与摄像机之间的空间校准，实现多传感器优势互补的深度融合，之后多车自组织成簇，采用ICP算法融合多车感知数据，并通过压缩去冗处理降低通信上传开销，最后路侧在无线感知辅助下，通过两步配准方法实现多源感知数据的全局融合。通过搭建仿真平台对所提方法进行性能验证，仿真结果表明所提多源感知数据分级融合方法可在通信开销较小的前提下保证感知精度，扩展车联网络感知范围和感知维度，并能保证恶劣天气下感知可靠性。     

毫米波步进频率单脉冲雷达及其信号处理

毫米波步进频率雷达通过多脉冲相参合成处理来获得距离高分辨率,而单脉冲雷达和差波束测角具有较高的测角精度和抗干扰能力,可以在很短的时间内获得目标的误差信息。文中详细分析了毫米波步进频率单脉冲雷达获取目标角度和距离信息的原理,从数学角度给出了分析的模型,并对模型的输出信号作了仿真,说明了毫米波步进频率单脉冲雷达既能获得高的目标距离分辨率,又能获得较精确的目标角度信息。该文为毫米波步进频率单脉冲雷达的工程实现提供了有力的理论依据。     

不断发展的低价雷达和360°激光探测器

除摄像头外,其它传感器也着实取得了较大的进步。低价格毫米波雷达、以及代替毫米波雷达的红外线激光器相继问世。德国博世公司正在开发目标价格为3万日元(约合2040元人民币)的77GHz毫米波雷达模块LRR3(见图B-1)。该模块中安装有用于计算汽车与前方障碍物之间距离及     

基于高清摄像头3D人脸识别的探地雷达道路识别技术

针对常规的人机交互方法识别探地雷达(GPR)数据变化效率低下的问题,提出一种利用高清摄像头三维(3D)人脸识别的三维探测雷达道路识别方法.首先,给出了高清摄像头3D人脸识别方法框架;然后,分析利用该方法进行雷达道路识别的可行性,并利用主成分分析模型对雷达数据进行降维和特征识别;最后,在仿真实验中证明文中所提方法的可靠性...     

基于视觉和毫米波雷达的车辆检测

根据智能车辆主动驾驶辅助系统中的重要性,提出了一种融合毫米波雷达数据和视觉多特征的车辆检测算法。车辆检测算法通过三个步骤实现,首先,提出一种空间对准算法实现毫米波雷达和视觉的空间对准;其次,根据空间对准结果和搜索策略提取目标车辆的感兴趣区域;最后,融合车底阴影、对称轴、左右边缘等车辆特征实现车辆检测,其中,为了准确得到目标车辆的车底阴影,提出一种改进的车底阴影分割算法。算法的性能在不同的场景下得到证实,实验结果表明该车辆检测算法是有效和可靠的。     

车载雷达角度标校方法

根据雷达工作过程中的误差来源和性质，对雷达的几种误差进行了简单的分析，总结出了雷达测角误差模型。主要讨论了车栽移动式雷达的几种角度标校方法，针对不同的任务需求，介绍了常规标校、星体标校、借助电子设备自动定北、太阳跟踪标校等方法，并对各种标校误差进行了简单的比较分析。针对车栽雷达机动性强、系统要求快速恢复等特点，提出了一种与天线控制单元相结合的自动标校方法。     

外场毫米波RCS测量中的无源标校法

结合外场测量实际,针对外场毫米波RCS（雷达散射截面积）测量的特点,对毫米波RCS测量中的无源实时标校方法进行了讨论。     

一种基于修正激活函数的CNN车载毫米波雷达目标检测方法

为了提高车载毫米波雷达在复杂城市道路环境中目标检测的抗杂波与干扰能力,本文利用卷积神经网络（CNN）特征参数提取和目标分类特性,提出了一种改进的基于CNN的车载毫米波雷达目标检测方法。该方法首先将毫米波雷达回波信号距离-多普勒二维数据运用滑窗进行分割,并采用CNN网络模型处理分割后的二维矩阵,训练二维CNN网络模型及其参数,使其具有提取回波特征并基于特征参数模型进行目标分类的能力,从而实现目标检测功能。通过对卷积神经网络模型结构进行优化,增加批量归一化层,优化Dropout层使得低权重特征失活,自适应地删减部分神经元节点修正该层非线性激活函数,进一步降低了CNN模型目标检测的虚警概率。实验结果表明,在相同虚警概率条件下,CNN网络检测方法目标发现概率优于传统的单元平均恒虚警检测方法,并且在低信噪比的条件下仍然能够保持较高的发现概率;在同等发现概率水平下,修正后CNN网络检测方法的虚警概率较修正前可提高约1个数量级。     

非共轴激光雷达消光反演中参考高度的标定

非共轴激光雷达的几何重叠因子对系统性能具有重要的影响,其直接决定激光雷达探测中消光系数反演的精度。文中提出了系统装配完成后标定激光雷达几何重叠因子的方法。首先,利用最小二乘法以及二次曲线拟合,得到一种确定Klett反演算法中参考高度的方法;其次,通过拟合还原近场回波信号,并利用雷达原始回波信号与拟合信号之比,得到系统的几何重叠因子;然后,再利用所得几何重叠因子对近场回波进行修正并作全程范围信号的拟合,确定消光系数边界值,以此作为Klett算法的参考高度;最后,利用2012年初春激光雷达资料对大气消光系数进行反演计算,证明该标定方法简单可行,能对激光雷达进行室内标定、降低对系统参数的要求,理论计算误差小。     

实测毫米波海杂波相关性研究

研究雷达的海杂波特性对于提高雷达在杂波中检测海面目标的能力非常重要,在很多情况下,海杂波是限制雷达性能的主要因素。以长期试验所获得实测毫米波海杂波数据为基础,采用统计学的方法,分析了杂波的相关性随时间和距离的变化关系,给出了各自的相关系数曲线,为全面研究海杂波特性及雷达系统仿真提供了理论依据。     

面目标毫米波辐射特性研究

文中提出了一种面目标毫米波辐射特性的研究方法：在不同时间、条件下，对面目标进行测量取得了大量的天线温度数据，使用傅氏变换从天线温度中反演出视在温度，剔除目标的散射辐射温度的影响，得到目标的亮度温度。     

机载毫米波测云雷达定标技术

作为云探测的主要遥感手段,毫米波测云雷达能够为云宏微观 参数的反演提供及时、准确和可靠的信息。毫米波云雷达探测器定标技术研究不仅能够 充分发挥其观测数据的使用效益,而且还可以提高观测质量。尽管毫米波测云雷达内定标系统具有 对主要工作参数进行自动检测和对探测结果进行修订的功能,可以保证探测结果的稳 定性和真实性,但是内定标系统并没有考虑天线特性以及不同部件之间的相互影响。 因此,针对外定标技术的研究工作显得尤为迫切。在国外机载毫米波测云雷达外定标实验 的基础上,介绍和分析了外定标技术,并拟制了外定标技术流程,为将来我国自行开展 机载外定标实验提供了参考和借鉴。     

一种基于透视变换的车辆位置和方向提取方法

为了实现浓雾下高速公路的正常通行,提取了一种基于红外光穿浓雾能力比可见光强的特点,在道路两侧护栏上设置等间隔的红外诱导标志,利用车辆上的红外成像装置,获取车辆位置状态引导车辆正常行驶。利用快速标定模型进行了车载成像装置的标定,研究了基于导引标志的车辆位置和方向参数提取,其中改进了一种基于透视变换提取车辆位置方向的方法,即利用图像中车道平行线和灭影点的内在关系估计出车辆方向,并通过几何关系计算车辆位置。实验表明,该方法估计的车辆位置和方向参数达到车辆导引要求,是一种可行的方法。