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多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用

减小字体 增大字体 作者:佚名  来源:本站整理  发布时间:2009-01-10 22:55:42
式中,Tb、Tl、Tw为相平面内矩形模板的底部位置、左边界和宽度的三个变形参数,[xr(t),xc(t)]为变形模板相平面的中心。[yr(t),yc(t)]为由雷达探测并经Kalman滤波的障碍在相平观的位置。将地平面压缩变化为相平面,javascript:window.open(this.src);" style="cursor:pointer;"/>的实时估计,javascript:window.open(this.src);" style="cursor:pointer;"/>为相平面内一个路宽的值(3.2m)。tan-1的压缩比率在相平面内不小于Tmin(路宽的一半),不太于Tmax(路宽)。通过求解七维后验pdfP(k',b'LEFT,b'RIGHT,vp,Tb,Tl,Tw[yr(t),yc(t)],Observed Image)的最大值获得障碍和道路目标。

3.4 CLARK算法的局限性

CLARK算法假定障碍为矩形形状且其最小尺寸为标准路宽的一半,所以当障碍为客车、货车、拖拉机及公共汽车时满足要求;但当障碍为摩托车、自行车及行人时就不适用了。这种矩形形状的假设也要求雷达为窄波束雷达,对其它宽波束雷达、扫描雷达或多波束雷达则无效,并假定探测障碍的偏向位置总是在转达波束的中心。

多传感器信息融合技术在智能驾驶系统(ITS)中的使用极大地提高了系统的稳定性和安全性,各种融合算法也都从不同方面更好地改善了系统的性能,但目前仍存在如何降低成本的问题,这对于ITS系统的普遍使用是很重要的。另外降低运算量、增强对多目标识别的可靠性也都有待进一步研究解决。



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