基于自适应障碍物识别的汽车主动防撞系统

为了保障驾驶安全,设计了基于自适应障碍物识别和目标跟踪的汽车防撞系统。根据激光雷达工作原理,提出了自适应阈值的最近邻聚类算法用于障碍物识别;根据城市交通实际状况,提出了基于当前统计模型的自适应Kalman滤波跟踪方法;为了提高驾驶舒适度,提出了融入驾驶员习惯的预瞄安全距离模型;对车体进行改装后实验,结果表明的算法能够快速跟踪移动目标,并且具有很高的跟踪精度;在防碰撞试验中,设计的主动防撞系统能够在安全距离及时制动车辆,说明了防撞系统的安全可靠性。

海量目标量测数据下的目标跟踪

针对大量传感器同时跟踪同一目标产生海量目标量测数据而一般融合滤波算法难以处理的问题,提出了通过数学统计原理提取跟踪状态信息并应用交互式多模型统计滤波算法进行解决的方法。该方法首先利用数学统计原理从海量目标量测数据中统计出目标跟踪滤波过程中所需要信息,并利用改进的交互式当前统计模型算法对所提取信息进行滤波,在不影响跟踪精度的情况下很好地解决了的海量目标量测信息的融合跟踪问题。理论分析和仿真结果证明了该方法的有效性。