运动车辆的多传感融合跟踪 (2004年)

针对单一传感器可靠性低、有效探测范围小的缺点,提出了采用雷达与机器视觉融合来实现路面运动 车辆跟踪的新方法 .该方法采用动力学模型对车辆运动进行描述,考虑了车体运动与车轮速率、转向角之间 的关系,比用线性模型更符合车辆实际行驶时的复杂运动状况 .通过基于雷达量测的扩展卡尔曼滤波估计建 立视觉窗口,再根据图像灰度信息自适应调整窗口中心位置及尺寸,有效地限制了后继图像处理的工作区 域,提高了系统的实时性 .新方法采用数据融合技术,充分利用雷达与图像传感的量测信息,改善了对机动目 标的状态估计 .实验证明,该方 标题中的“运动车辆的多传感融合跟踪 (2004年)”指的是在2004年提出的一种针对路面运动车辆的新型跟踪技术，它利用多种传感器的信息融合来提高跟踪的准确性和可靠性。这一方法旨在克服单一传感器跟踪系统中存在的低可靠性和小探测范围问题。 描述中提到，该方法采用了动力学模型来描述车辆的运动状态，考虑到了车体运动与车轮速率、转向角之间的关系。相比传统的线性模型，这种模型更能准确地反映车辆在复杂行驶条件下的运动情况。通过基于雷达测量的扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）来建立视觉窗口，EKF是一种常用的状态估计算法，能够处理非线性系统。在视觉窗口中，根据图像的灰度信息自适应地调整窗口的中心位置和尺寸，这样可以限制后续图像处理的工作区域，提高整个系统的实时性能。此外，数据融合技术被用于整合雷达和图像传感器的测量信息，从而优化对机动目标的状态估计。 论文标签“工程技术 论文”表明这是一项关于工程技术和理论研究的学术工作，而部分内容进一步阐述了该方法的实现细节和实验结果。实验表明，这种方法能够显著提升对路面运动车辆位置和方向角的跟踪精度，证实了多传感融合技术在车辆跟踪领域的优越性。 关键词“视觉窗口”是指在图像处理中用于定位和追踪目标的一个特定区域；“状态估计”是指通过传感器数据来估算目标的动态状态，如位置、速度和方向等；“车辆跟踪”是智能交通系统和自动驾驶领域中的关键技术，用于连续监测和预测车辆的运动轨迹；“数据融合”是将来自多个传感器的数据集成在一起，以提供更全面、准确的环境感知。 这篇论文探讨了一种结合雷达和机器视觉的多传感器融合车辆跟踪技术，通过动力学建模、扩展卡尔曼滤波和数据融合来增强跟踪性能，并通过实验验证了其在提高位置和方向跟踪精度方面的有效性。这对于智能交通系统、自动驾驶车辆以及道路安全有着重要的应用价值。