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基于智能纯电动汽车的前方车辆检测与识别技术研究
| 论文题名： | 基于智能纯电动汽车的前方车辆检测与识别技术研究 |
| 关键词： | 电动汽车;激光雷达;工业相机;感兴趣区域;轿车检测 |
| 摘要： | 随着城市化步伐的加快和国民物质生活水平的提高，汽车保有量逐年激增，由此带来的城市拥堵、交通事故和环境污染等问题日益加剧。智能化能提高汽车行驶的安全性和便利性，电动化能减少汽车的排放污染。智能化与电动化“两化融合，，已经成为未来汽车发展的重要趋势。前方车辆检测方法是汽车智能化中的关键技术，该方法提高了车辆行驶的安全性，因此具有很高的研究价值。 由于不同类型的车辆体积、特征都有明显差异，检测方法也不相同，因此本文选取轿车为被检测对象，首先描述了激光雷达采集数据的原理，提出一种分析激光雷达数据的算法——聚类算法。对工业相机采集到的图像进行预处理，包括灰度化、去噪以及分割。然后搭建了前方轿车检测中多传感器融合的模型，包括空间上融合和时间上的融合，在空间上的融合中，运用张正友标定法对工业相机进行标定，求得工业相机的内外参数，然后对激光雷达和工业相机进行了联合标定。 其次，本文提出了基于激光雷达和工业相机融合下的前方轿车检测方法，采用自适应距离阈值聚类方法，对激光雷达信息进行聚类，得到激光雷达感兴趣区域(ROI)，虽然激光雷达可以准确检测前方障碍的位置和距离信息，但是对障碍物的特征无法检测，那么与轿车外形和体积相似的其他障碍物也会被检测出来。因此需要将激光雷达感兴趣区域通过坐标变换投影到图像上，生成图像感兴趣区域，在该区域内继续检测目标轿车，本文运用基于分层式多特征融合的算法，分别检测出图像中的轿车车底阴影、轮廓对称性等车辆特征，运用马氏距离特征加权的多特征融合算法，对以上两种特征进行融合，缩小感兴趣区域，将与轿车特征不符的障碍物筛选掉，检测到了前方轿车。 最后，设计并搭建了智能纯电动汽车整车系统平台。加入了激光雷达、工业相机等传感器，并设计了前方轿车检测软件系统，最后在城市道路工况、高速公路工况和雨天工况分别对前方轿车进行检测，并对检测的正确率进行了统计，结果表明，本智能车驾驶平台可以很好地实现对前方轿车的检测，正确率可达80％以上。 |
| 作者： | 邢皎玉 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 张炳力 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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