基于高分辨率的雷達圖像定位車輛研究

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基于高分辨率的雷達圖像定位車輛研究

高分辨率雷達圖像可以從一個沒有時間過濾的單一測量中估計出車輛的方位，其可用于要求駕駛員反應更快的一些交通場景中。提出一種穩定的算法，該算法運用高分辨率的雷達圖像，根據單一測量方法以定向邊界為基礎估算車輛的方向。本文只研究單一測量方法，因為所測量的定位估計值隨后會作為輸入對車輛進行更精確、更快速的跟蹤。隨著分辨率的提高，雷達反射能夠提供更清晰的車輛輪廓。目前，雷達通過車輛輪廓上的倒影來估計外部對象的方向，雷達反射方法也可用來處理激光掃描儀數據和視頻圖像。使用雷達必須采用一個穩定的算法，因為多路徑的冗余、多物體的重疊或接近目標的雜物都會影響檢測的外輪廓。如果發現雷達傳感器的方向垂直于車輛輪廓，則輪廓外的倒影也會引發相應的檢測。每個目標車輛都包含幾種雷達反射。在統計虛警率的檢測反射之后，使用基于空間密度和噪聲聚類算法的應用程序與噪聲。對于每一個目標，都安裝了存在于車輛模型的許多集群點。該算法使用若干次迭代產生不同的擬合模型。使用高質量標準對不同的擬合模型進行評估。試驗研究結果表明，使用增強的定向邊界框其定位誤差小于2.73°，測量的均方根誤差是6.83°。

Jens Klappstein et al. 2015 IEEE MTT- S International Conference on Microwaves for Intelligent Mobility, 2015.

編譯：趙喚