基于視覺橫向位置的雷達檢測改進方法

基于視覺橫向位置的雷達檢測改進方法

設計了一種綜合系統，通過融合視覺傳感器來改善雷達對車輛側向位置的估計。該方法基于車輛后部進行對稱性檢測，不同于基于邊緣輪廓的對稱性檢測典型方法，該方法利用塊匹配以及魯棒性代價函數。在雷達檢測到目標的相應圖像區域中，通過局部對稱性檢測可改進雷達對目標的橫向位置初始測量值。

整個系統由幾個模塊組成。將雷達數據、攝像機圖像以及車速輸入到系統。遮擋判斷模塊只選擇遮擋的雷達目標，用對稱性檢測來改進雷達目標的側向位置。為了提高整個系統的魯棒性，附加的對稱性確認模塊用于分析檢測模塊的檢測結果，可以排除無效目標，最后應用卡爾曼濾波器跟蹤位移、速度以及加速度。該方法的關鍵因素之一是使用SNCC的方法找到車輛后部的對稱軸。SNCC的優點是對局部輪廓邊緣具有較好的魯棒性，這樣即使車輛有不對稱的部分也可以有很好的檢測結果。另一個關鍵因素是檢測可能出現對稱性計算錯誤的檢測條件，這樣可以確保雷達和對稱性信息融合得到側向位置的結果好于單獨使用雷達傳感器。試驗結果表明，用卡爾曼濾波器的雷達檢測側向位置精度為21cm，而用雷達和對稱性融合的方法可將精度提高到3cm，將誤差減小7倍。此外，融合了對稱性的側向位移檢測方法沒有延遲的現象。該方法顯著地增強了先進駕駛員輔助系統的安全性，因為其可以反應更快，魯棒性更強。

Nishigaki,M.et al.2012 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems, United States-September 16-19, 2012.

編譯：孔悅