文献类型：期刊文章

作　　者：王鹏宇[1] 赵世杰[1] 马天飞[1] 熊晓勇[1] 程馨[2]

WANG Peng-yu;ZHAO Shi-jie;MA Tian-fei;XIONG Xiao-yong;CHENG Xin(State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control,Jilin University,Changchun 130022,China;School of Information Science and Engineering,Harbin Institute of Technology in Weihai,Weihai 264209,China)

机构地区：[1]吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130022 [2]哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院,山东威海264209

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFB0105103)

年　　份：2019

卷　　号：49

期　　号：5

起止页码：1420-1427

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对智能车辆前向多传感器多目标跟踪融合问题,提出一种基于改进的联合概率数据关联的车用多传感器跟踪融合算法。首先,根据车辆坐标系和各传感器坐标系的相对运动关系,对多传感器数据进行坐标变换,之后采用基于改进的联合概率数据关联的单传感器多目标跟踪算法、基于相关序贯关联法的多传感器关联算法和凸组合融合算法实现了对目标的稳定跟踪与准确融合。最终,通过装备毫米波雷达和摄像头的实验车在实际交通环境下进行实车试验,试验结果表明:目标被稳定跟踪且融合结果具有良好的精度,验证了算法的可行性和有效性。

关 键 词：车辆工程 联合概率数据关联 多传感器 目标跟踪 融合  

分 类 号：U461.91]