【摘 要】
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随着我国基础设施建设的快速推进,高速公路的建设由平原不断向山地延伸,桥梁隧道比例逐渐增加,然而这些环境地理条件复杂、空间封闭狭窄、纵贯距离长、对信号的屏蔽效应严重,使得传统的交通监测方法无法实施,而毫米波雷达因其具有检测精度高、数据处理量小和恶劣气候适应能力强等优点,可以较好地适应这些环境,弥补其他传感器的不足,因此本文针对这一背景与需求,开展基于毫米波雷达的车辆分类识别与跟踪技术的研究。首先,分
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随着我国基础设施建设的快速推进,高速公路的建设由平原不断向山地延伸,桥梁隧道比例逐渐增加,然而这些环境地理条件复杂、空间封闭狭窄、纵贯距离长、对信号的屏蔽效应严重,使得传统的交通监测方法无法实施,而毫米波雷达因其具有检测精度高、数据处理量小和恶劣气候适应能力强等优点,可以较好地适应这些环境,弥补其他传感器的不足,因此本文针对这一背景与需求,开展基于毫米波雷达的车辆分类识别与跟踪技术的研究。首先,分析了AWR1642毫米波雷达系统的组成和算法支持能力,根据FMCW雷达的工作原理及信号模型,研究其获取目标相对距离、径向速度、角度和反射强度等点云数据的方法。其次,根据毫米波雷达点云特点,研究一种改进?邻域DBSCAN聚类算法来实现车辆的识别,针对车辆距离雷达位置不同所反射点云的不同,将雷达探测场景分区实现车型分类。最后,分析多目标场景下点云数据的关联算法和经典的非线性卡尔曼滤波算法,针对高速公路隧道场景设计了一种基于JPDA-EKF的车辆跟踪算法,并进行建模仿真验证其可行性。将本文所研究的算法应用于AWR1642毫米波雷达系统,并在架梁山高速公路隧道进行了多次实地测试,分析对比实际场景的真实情况与雷达系统观测的结果,实验结果表明,本文算法可以实现车辆的分类识别与跟踪,准确率在90%以上。
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