典型文献
采用传感器融合的车辆前方碰撞预警系统
文献摘要：
前方碰撞预警系统(FCW)是汽车自动安全系统之一,设计良好的FCW需要对车间碰撞时间(TTC)特征参数进行深入研究.针对激光雷达识别静止物体不足、视觉传感器检测车间TTC精度低稳定性差的问题,设计了一种基于激光雷达与摄像头融合的车间碰撞时间估计算法.该算法先进行摄像头与激光雷达的数据配准与同步,利用摄像头YOLOv3算法检测当前车道前方的车辆目标;再提取图像中的特征点并基于特征点匹配进行车辆目标跟踪;最后针对激光雷达点云数据、摄像头图像数据分别计算车间碰撞时间,使用卡尔曼滤波方法融合2种结果.测试结果表明:与传统单一传感器的碰撞时间估计相比,该算法表现更加稳定,异常值少,估计误差更小.
文献关键词：
碰撞时间;点云聚类;YOLOv3;特征匹配;传感器融合;卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
胡远志;董泰宏;罗毅;蒲浩
作者机构：
重庆理工大学 汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室,重庆 400054
文献出处：
引用格式：
[1]胡远志;董泰宏;罗毅;蒲浩-.采用传感器融合的车辆前方碰撞预警系统)[J].重庆理工大学学报,2022(07):46-53
A类：
B类：
传感器融合,前方,碰撞预警系统,FCW,安全系统,碰撞时间,TTC,雷达识别,静止,视觉传感器,传感器检测,检测车,摄像头,估计算法,数据配准,YOLOv3,前车,车道,特征点匹配,目标跟踪,激光雷达点云,点云数据,图像数据,卡尔曼滤波,滤波方法,方法融合,一传,异常值,估计误差,点云聚类,特征匹配
AB值：
0.338658
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