[發明專利]一種基于多傳感器融合的彎道ACC目標車輛識別方法

有效

• 申請號: 201911116952.9
• 申請日: 2019-11-15
• 公開（公告）號: CN110949395B
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 蔡英鳳;呂志軍;王海;李祎承;孫曉強;陳龍
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: B60W40/02
• 分類號: B60W40/02;B60W50/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于多傳感器融合的彎道ACC目標車輛識別方法，屬于輔助駕駛領域。將車載攝像頭與毫米波雷達按照一定的要求安裝在車輛上，使用CAN總線獲取其輸出信息，并將雷達輸出的空目標、無效目標及對向車輛目標予以剔除得到有效跟蹤目標。將車載攝像頭與毫米波雷達進行空間同步使兩傳感器數據處于同一坐標系中，再對其進行時間同步以解決兩傳感器采樣時間點不同步的問題。根據車載攝像頭的數據建立彎道行駛區域，將雷達輸出的目標數據與之匹配，確定處于當前車道的車輛，最后根據距離最近原則確定主車的最終跟蹤目標。本發明利用車載攝像頭與毫米波雷達的融合技術，通過建立彎道行駛區域與雷達數據匹配，實現彎道中目標跟蹤車輛的有效識別。

技術領域

本發明涉及彎道行駛工況下的ACC車輛有效目標識別方法，具體為一種基于多傳感器融合的彎道ACC目標車輛識別方法。

背景技術

彎道中的目標識別與跟蹤是環境感知領域一個重要的課題，對ADAS(AdvancedDriving Assistant System)系統的開發具有重要影響。以ACC(Adaptive CruiseControl)系統為例，現有方法主要根據毫米波雷達信息，自適應調節巡航車車速，并保持與本車道前方車輛的安全距離。然而，在彎道路段，巡航車前方通常會存在多個目標車輛或目標車輛超出預設的車道范圍，此時，系統經常會出現目標車輛ID跳變或目標丟失的情況，從而導致巡航車因非正常加速或減速而造成事故。除此之外，考慮到雷達自身特性，彎道兩側的如護欄、建筑物和標志牌等金屬物體信息也會被雷達傳遞回來，這些目標可能會對車輛控制產生虛警，進而造成交通事故，影響高速公路正常運行。

現有方法大多采用機器視覺識別技術，或毫米波雷達數據的標志位(移動、新目標等指示位)對車輛前方目標進行識別，對于直道處的物體，有較高的識別率，但在彎道處，準確率會大大降低。若能結合車載攝像頭輸出的車道線來確定當前彎道行駛區域，對區域內物體進行分析，將雷達輸出目標與彎道行駛區域進行匹配，則能有效提高目標識別的準確率，確定在彎道中巡航車的主跟蹤目標。

發明內容

為解決現有技術中存在的問題，本發明的目的在于提供一種基于多傳感器融合的彎道ACC目標車輛識別方法，利用車載攝像頭與毫米波雷達的融合技術，通過建立彎道行駛區域與雷達數據匹配，實現彎道中目標跟蹤車輛的有效識別。

為了達到上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于多傳感器融合的彎道ACC目標車輛識別方法，具體包括如下步驟：

步驟一：按照一定的要求安裝車載攝像頭與毫米波雷達。

步驟二：通過CAN總線獲取車載攝像頭與毫米波雷達數據。車載攝像頭獲取的數據包括：車道中心線位置、標識點A_i、標識點處的彎道離去角β_i、左車輪距離左車道線的位置l_l、右車輪距離右車道線的位置l_r；毫米波雷達獲取的數據包括：前方物體相對本車的距離R_j、相對速度v_j以及與前方物體相對車輛中軸線的夾角α_j。

步驟三：剔除毫米波雷達的空目標、無效目標與對向車道行駛的目標，從而得到同方向行駛的有效目標。

步驟四：車載攝像頭與毫米波雷達安裝在車輛上的位置不同，因此將車載攝像頭安裝位置以及毫米波雷達安裝位置通過矩陣旋轉、向量平移等處理，最終實現雷達與視覺信息的空間融合。

步驟五：毫米波雷達與車載攝像頭有各自單獨的運行頻率，兩傳感器采集到的往往是不同時刻數據，造成了數據在時間上的偏差，本發明選取多線程同步的方法，以兩傳感器較短的采樣周期作為最終的融合周期，即50ms。雷達采集模塊以雷達數據采集周期正常運行，圖像處理模塊將其各采樣點獲取的數據放置在緩沖區中供融合微處理器調取，融合微處理器在每個融合線程時間點對雷達數據及緩沖區中上一個車載攝像頭采樣點的數據進行獲取，以此達到同一時刻采集數據的目的。