【摘 要】
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针对智能汽车环境感知问题,本文提出一种基于毫米波雷达的低成本感知解决方案。首先在毫米波雷达反馈目标级数据的基础上,基于毫米波雷达固有的检测结果横纵向误差特性,建立
【机 构】
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中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司; 中国汽车技术研究中心有限公司; 天津智行汽车技术有限公司;
【基金项目】
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国家重点研发计划:跨平台开放式电子电气架构及协议研究(2017YFB0102501);电子电气架构平台体系应用(2017YFB0102505);天津市科委新一代人工智能科技重大专项:基于封闭园区及开放道路的L4级智能网联汽车研发及示范运行(18ZXZNGX00230)
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针对智能汽车环境感知问题,本文提出一种基于毫米波雷达的低成本感知解决方案。首先在毫米波雷达反馈目标级数据的基础上,基于毫米波雷达固有的检测结果横纵向误差特性,建立目标可能真实存在的存在域,搭建目标存在域与目标相对距离之间关系模型,计算相邻两帧目标两两之间目标存在域IOU的值,根据IOU值,建立匈牙利匹配关联算法的匹配关联程度矩阵,从而实现不同帧间目标数据的匹配跟踪;其次,为降低毫米波雷达检测目标的横纵向误差,优化目标行驶轨迹,使用kalman滤波器对目标的跟踪结果进行优化。实验结果表明,本文所提算法能够有效地对目标进行跟踪,以消除毫米波雷达误检程度,且在一定程度上消除毫米波雷达数据的横纵向误差,使得目标位姿更接近目标真实位姿。
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