基于雷达和机器视觉的前车检测预警技术研究
致谢 | 第3-4页 |
摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第8-11页 |
1.1 课题选题背景 | 第8页 |
1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
1.3 常用车辆检测技术 | 第9-10页 |
1.3.1 基于机器视觉的检测技术 | 第9页 |
1.3.2 基于传感器的检测技术 | 第9-10页 |
1.4 本文研究内容 | 第10页 |
1.5 本章小结 | 第10-11页 |
第二章 基于机器视觉的前车检测 | 第11-26页 |
2.1 图像预处理 | 第11-17页 |
2.1.1 图像灰度化 | 第11-12页 |
2.1.2 图像直方图均衡化 | 第12-13页 |
2.1.3 图像去噪 | 第13-17页 |
2.1.4 感兴趣区域提取 | 第17页 |
2.2 车道线检测 | 第17-21页 |
2.2.1 图像边缘检测 | 第17-19页 |
2.2.2 基于Hough变换的车道线检测 | 第19-20页 |
2.2.3 道路区域分割 | 第20-21页 |
2.3 前方车辆检测 | 第21-24页 |
2.3.1 基于车底阴影的粗定位 | 第21-23页 |
2.3.2 基于车轮灰度的进一步定位 | 第23页 |
2.3.3 基于车辆左右边缘的精确定位 | 第23-24页 |
2.4 实验结果分析 | 第24-25页 |
2.5 本章小结 | 第25-26页 |
第三章 基于毫米波雷达的前方有效信息获取 | 第26-36页 |
3.1 毫米波雷达简介 | 第26-27页 |
3.1.1 脉冲式毫米波雷达系统 | 第26页 |
3.1.2 调频连续式毫米波雷达系统 | 第26-27页 |
3.2 FMCW雷达工作原理 | 第27-29页 |
3.2.1 FMCW雷达测距基本原理 | 第27-28页 |
3.2.2 FMCW雷达测速基本原理 | 第28-29页 |
3.3 毫米波雷达系统硬件设计 | 第29-31页 |
3.4 毫米波雷达采集过程分析 | 第31-33页 |
3.4.1 USB-CAN初始化程序 | 第31-32页 |
3.4.2 毫米波雷达驱动程序 | 第32页 |
3.4.3 毫米波雷达解析程序 | 第32-33页 |
3.5 毫米波雷达有效目标选取 | 第33-35页 |
3.5.1 目标有效性筛选 | 第34-35页 |
3.5.2 有效性实验验证 | 第35页 |
3.6 本章小结 | 第35-36页 |
第四章 基于雷达与视觉的信息融合 | 第36-46页 |
4.1 空间融合 | 第36-43页 |
4.1.1 测距模型 | 第36页 |
4.1.2 摄像机内部参数标定原理 | 第36-38页 |
4.1.3 镜头畸变 | 第38-40页 |
4.1.4 摄像机标定 | 第40-43页 |
4.2 时间融合 | 第43-44页 |
4.3 结果验证 | 第44-45页 |
4.4 本章小结 | 第45-46页 |
第五章 基于前车预测状态的预警系统设计 | 第46-60页 |
5.1 车辆制动数学模型 | 第46-48页 |
5.1.1 车辆制动过程分析 | 第46-47页 |
5.1.2 车辆制动距离计算 | 第47-48页 |
5.2 基于驾驶员预估模型的最小安全车距分析 | 第48-50页 |
5.2.1 前车静止 | 第49页 |
5.2.2 前车匀速运动或加速运动 | 第49-50页 |
5.2.3 前车减速或减速停车 | 第50页 |
5.3 车辆纵向碰撞预警系统设计 | 第50-52页 |
5.3.1 信息采集 | 第51页 |
5.3.2 预警决策单元 | 第51页 |
5.3.3 辅助制动策略 | 第51-52页 |
5.4 基于目标跟踪的防撞预警系统设计 | 第52-58页 |
5.4.1 MATLAB仿真环境介绍 | 第52页 |
5.4.2 仿真系统的程序流程图 | 第52-53页 |
5.4.3 毫米波雷达模型搭建 | 第53-54页 |
5.4.4 GUI模拟界面设计 | 第54-55页 |
5.4.5 预警仿真模型搭建 | 第55-58页 |
5.5 GUI预警界面结果验证 | 第58-59页 |
5.6 本章小结 | 第59-60页 |
第六章 总结和展望 | 第60-61页 |
6.1 总结 | 第60页 |
6.2 不足与展望 | 第60-61页 |
参考文献 | 第61-63页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第63页 |