"毫米波雷达与机器视觉信息融合的障碍物检测方法研究"

基于毫米波雷达和机器视觉信息融合的障碍物检测方法 本研究提出了一种基于毫米波雷达和机器视觉传感器信息融合的障碍物检测方法。通过对毫米波雷达和摄像头进行联合标定，实现雷达与图像数据的时空同步，将雷达探测到的目标位置准确投影到图像中，并提出了一种生成雷达目标感兴趣区域的方法。同时，对图像信息运用帧差法，检测图像中运动的物体，得到检测区域。最后将雷达检测区域与机器视觉检测区域进行对比，计算重合度，并根据重合度初步区分目标为行人或车辆。实验结果表明，该方法能够很好地实现毫米波雷达与机器视觉联合检测障碍物，弥补了单一传感器在障碍物检测中的不足。 关键词： 智能驾驶；毫米波雷达；机器视觉；信息融合 为了提高自动驾驶系统对周围环境的感知和障碍物检测的准确性，本研究探索了一种基于毫米波雷达和机器视觉传感器信息融合的方法。传统单一传感器在障碍物检测中存在诸多不足，毫米波雷达对目标的探测准确但无法提供目标的形状和纹理信息，而机器视觉则可以提供目标的详细信息，但受光照、天气等因素的影响较大。因此，将毫米波雷达和机器视觉传感器信息融合是一种有效的解决方案。 首先，我们对毫米波雷达和摄像头进行了联合标定，实现了雷达与图像数据的时空同步。这样，雷达探测到的目标位置可以准确投影到图像中，为后续的信息融合奠定了基础。接着，我们提出了一种生成雷达目标感兴趣区域的方法，通过对雷达数据的处理和分析得到了目标的大致区域。同时，利用图像信息的帧差法，可以检测出图像中运动的物体，并得到检测区域。将这两种方法结合，可以得到更准确和全面的障碍物检测区域。 然后，我们将雷达检测区域与机器视觉检测区域进行对比，计算它们的重合度。重合度可以帮助我们初步区分目标是行人还是车辆，从而为后续的决策和控制提供重要的参考信息。实验结果表明，该方法能够很好地实现毫米波雷达与机器视觉联合检测障碍物，有效弥补了单一传感器在障碍物检测中的不足。 在未来的研究中，我们将进一步优化算法，提高障碍物检测的准确性和实时性。同时，我们也将考虑更多的环境因素对障碍物检测的影响，例如光照、天气等，以进一步提高系统的鲁棒性和可靠性。总的来说，本研究对自动驾驶系统的发展具有一定的理论和应用意义，有望为实现更安全、高效的智能交通系统做出一定的贡献。