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路侧单元协同的多目标跟踪方法研究
| 论文题名： | 路侧单元协同的多目标跟踪方法研究 |
| 关键词： | 智能路侧系统;激光雷达;目标跟踪;数据关联;轨迹更新 |
| 摘要： | 智能路侧单元(RoadSideUnit,RSU)是车路协同系统的重要组成部分，其具有通信、目标检测及跟踪功能。现有解决方案中各RSU能够独立进行目标检测和跟踪，相邻RSU间没有协同，导致信息利用不充分，跟踪精度低。因此，研究RSU协同的多目标跟踪方法来提高路侧传感器的跟踪精度具有理论意义和实用价值。本文主要的工作包括以下三个方面： 现有的路侧激光雷达目标检测是依靠相邻路侧传感器互相弥补盲区，导致路侧传感器安装密集，资源利用率低。为了解决上述问题，本文提出一种补盲雷达增强的路侧激光雷达目标检测方案，该方案将路侧激光雷达与补盲雷达组合成一个整体，利用补盲雷达对激光雷达的底部盲区进行补偿。在目标检测时首先通过感兴趣区域划分和地平面拟合算法提取出两组雷达点云数据的非地面点；然后将得到的非地面点云坐标通过迭代最近点算法进行点云配准及数据融合；最后建立栅格地图，采用网格聚类法进行点云聚类，获得目标信息。该方案可以有效地扩展单个RSU的目标检测范围，减少约47%的传感器部署数量。 为了解决各RSU独立进行目标检测跟踪导致的跟踪精度低的问题，本文利用相邻RSU信息，提出一种RSU协同的多目标跟踪方法。在该方法中RSU首先接收由相邻RSU广播的目标轨迹信息作为潜在目标，然后将路侧传感器检测到的目标进行量测融合并与已有的目标轨迹和潜在的目标轨迹进行数据关联。关联上的潜在目标轨迹被视为已有的目标轨迹，而未关联上的量测被用于新目标跟踪起始。最后，通过跟踪滤波器对已有的目标轨迹进行更新并广播，实现RSU协同跟踪。该方法可以有效地改善目标跟踪性能，对于不同速度目标的改善精度约为6%~48%。 根据上述算法及方案，本文开发了一个RSU协同的多目标跟踪系统，并进行实车实验，验证了本文方法的有效性。 |
| 作者： | 张毅 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 曹龙汉;岑明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆邮电大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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