【摘 要】
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汽车保有量的日益增加,层出不穷的交通事故也随之而来,这引发了人们对自动驾驶及辅助驾驶技术的研究热潮。环境感知系统作为自动驾驶汽车与高级辅助驾驶系统（Advanced Driving Assistance System,ADAS）中的关键组成之一,而车辆识别技术又是环境感知系统的重要研究内容。实时、准确的车辆识别可以提高行车安全性与舒适性,车辆识别方法中常见的两种传感器为毫米波雷达与相机。雷达系统的
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汽车保有量的日益增加,层出不穷的交通事故也随之而来,这引发了人们对自动驾驶及辅助驾驶技术的研究热潮。环境感知系统作为自动驾驶汽车与高级辅助驾驶系统（Advanced Driving Assistance System,ADAS）中的关键组成之一,而车辆识别技术又是环境感知系统的重要研究内容。实时、准确的车辆识别可以提高行车安全性与舒适性,车辆识别方法中常见的两种传感器为毫米波雷达与相机。雷达系统的优势为灵敏度高、探测范围广以及对环境的适应性强,其缺点为探测到的原始数据存在大量干扰信号,误检率较高,且无法对检测目标进行分类识别。而视觉系统的优势在于成本低,能够对前方障碍物目标进行分类识别,其缺点为检测范围有距离限制,且易受到环境因素的干扰。为此,本文基于毫米波雷达与机器视觉开发出一种多信息融合的前方车辆识别系统,具体研究重点及工作内容如下:（1）实现毫米波雷达对前方障碍物目标的有效初选,解决了获取的原始信号中存在大量干扰的问题。先按照成因及特征将干扰目标划分为三类,然后针对这些干扰信号自身表现出的特性分别采用三种不同的方法进行一一筛除,最后还对各过滤方法有效性进行检验以确保初选出有效目标。（2）实现了基于机器视觉的视频前方车辆识别。基于HOG特征与SVM算法相结合,分别提取出正、负样本集的HOG特征,用于SVM分类器模板的训练;计算待测视频图像HOG特征送入分类器中与训练好的模板比对,最后用矩形框标注出识别到的前方车辆目标。（3）实现了多传感器信息融合的前方车辆识别。在空间层面上的信息融合,主要通过完成不同坐标系之间的转换,将毫米波雷达探测到的前方有效目标投影在像素坐标系上进而生成感兴趣区域。在时间层面上,信息同步过程中利用固定帧,同一时间点进行图像数据采集。经试验验证,本文基于毫米波雷达与机器视觉信息融合的方法在不同天气条件下进一步提高了识别的准确率,同时使车辆识别系统的实时性得到大幅度提升。
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