文献类型：期刊文章

作　　者：孙宁[1] 秦洪懋[2] 张利[3] 葛如海[1]

机构地区：[1]江苏大学汽车与交通工程学院,镇江212013 [2]北京航空航天大学,车路协同与安全控制重点实验室,北京100191 [3]东风商用车技术中心,武汉430056

出　　处：《汽车工程》

基　　金：国家自然科学基金(51505247);江苏省道路载运工具新技术应用重点实验室开放基金(BM20082061501);江苏省研究生培养创新工程(KYLX16_0882)资助

年　　份：2017

卷　　号：39

期　　号：11

起止页码：1310-1315

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：鉴于传统车辆避撞系统中,因采用单一传感器进行目标识别,在感知范围、识别准确性等方面存在的固有缺陷,本文中提出了一种基于雷达与机器视觉信息融合的目标识别方法。该方法获取目标序列后,在目标级融合方法的基础上,引入马氏距离进行观测值匹配。再应用联合概率数据关联(JPDA)算法进行数据融合,建立系统观测模型与状态模型,从而实现了基于信息融合的目标识别。试验验证结果表明,该方法基于雷达与摄像头数据,可实现目标的准确识别与定位,其工程适应面更广。

关 键 词：车辆识别 信息融合 状态估计 观测模型  

分 类 号：TP202] U463.6]