车载毫米波雷达目标跟踪及运动状态分类方法

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目前自适应巡航控制系统等驾驶辅助系统大多采用毫米波雷达探测前方车辆和障碍物,其中目标跟踪及其运动状态分类作为前方车辆和障碍物识别的前提基础,其跟踪性能及分类准确性直接关系到驾驶辅助系统有效目标识别的有效性.本文基于对汽车前方目标运动特点和车载雷达信息检测机理分析,考虑了地面车辆运动以地表平面上二维运动为主、机动性小、跟踪坐标系随动的特点,建立了基于车载雷达运动坐标系的前方目标的运动状态模型,并采用卡尔曼滤波算法实现了前方目标的跟踪估计.此外,基于对地面静动目标运动状态及转移机理的分析,本文将目标分为未分类目标、静止目标、同向运动目标、反向运动目标和起停目标五类,同时建立了目标运动状态的转移状态机模型实现目标运动状态分类.实车实验结果表明,本文提出的方法能够实现对雷达前方目标的快速准确跟踪,且长时间跟踪过程中滤波收敛稳定,并能通过分类算法实现对雷达目标的准确分类.
作者：王竣王林王成浩张可科江丽君王大志刘军勇
作者单位：上汽技术中心
母体文献：2016中国汽车工程学会年会论文集
会议名称：2016中国汽车工程学会年会  
会议时间：2016年10月26日
会议地点：上海
主办单位：中国汽车工程学会
语种：chi
分类号：TN9X85
关键词：先进驾驶辅助系统  车载雷达  目标跟踪  运动状态分类
在线出版日期：2019年4月25日
基金项目：
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