检索结果-内蒙古大学图书馆

农机化研究 2020年第10期42卷 221-225页

作者：刘娇刘扬石家庄信息工程职业学院石家庄050000 河北商贸学校石家庄050000

为了实现机器人在果园中的自主运动,基于大数据融合,对激光测距传感器、CCD摄像机和电子罗盘等传感器采集的数据进行分析,确定当前机器人位置与航向。在果园中预先设定机器人行走路线,安装数码管地标牌,地标牌坐标已知;电子罗盘用于确... 详细信息

为了实现机器人在果园中的自主运动,基于大数据融合,对激光测距传感器、CCD摄像机和电子罗盘等传感器采集的数据进行分析,确定当前机器人位置与航向。在果园中预先设定机器人行走路线,安装数码管地标牌,地标牌坐标已知;电子罗盘用于确定机器人航向角;CCD摄像头拍摄地标牌图像,采用图像灰度化、图像分割、图像腐蚀及图像细化的方法提取表示牌上数码管图像数据。采用模糊控制方法识别地标牌上数码管数字,CCD摄像头同时扫描行进前方是否有障碍物。激光测距传感器完成两个任务:①检测距离地标牌距离和方向角,通过标识牌坐标计算机器人当前位置与航向角;②检测与障碍物间距离,当小于1m时启动避障系统。实际测试表明:系统依托多种传感器,对果园环境感知能力强,具有较高的路径规划能力。

关键词：采摘机器人路径规划大数据分析图像处理传感器数据融合

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基于多传感器融合的移动机器人三维地图创建

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中国科技论文 2013年第8期8卷 756-759页

作者：张彪曹其新何明超上海交通大学机器人研究所上海200240 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240

面对移动机器人三维地图创建问题,使用融合了全景相机和三维激光扫描仪的移动机器人作为平台,搭建了机器人地图创建系统。全景相机提取环境信息和地标组特征,在生成二维地图的同时提供精确的机器人定位信息,并以此定位信息为基础将三维... 详细信息

面对移动机器人三维地图创建问题,使用融合了全景相机和三维激光扫描仪的移动机器人作为平台,搭建了机器人地图创建系统。全景相机提取环境信息和地标组特征,在生成二维地图的同时提供精确的机器人定位信息,并以此定位信息为基础将三维激光扫描仪得到的三维点云进行配准,重复这一过程直至最终得到环境的完整三维地图。实验在多种环境下创建了三维地图,验证了系统的可靠性和实用性。

关键词：机械电子工程三维计算机图形学地图移动机器人传感器数据融合三维激光扫描仪全景相机

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基于粒子滤波的高速列车多传感器融合测速

基于粒子滤波的高速列车多传感器融合测速

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作者：李泽鑫西南交通大学

学位级别：硕士

高速列车测速是实现列车自动防护和列车自动驾驶的重要基础。测速的准确性对列车运行安全和效率有着至关重要的影响。随着高速铁路线网的不断加密以及列车限速的提高,单传感器测速已无法满足更高的精度需求。为实现列车的高精度测速,对... 详细信息

高速列车测速是实现列车自动防护和列车自动驾驶的重要基础。测速的准确性对列车运行安全和效率有着至关重要的影响。随着高速铁路线网的不断加密以及列车限速的提高,单传感器测速已无法满足更高的精度需求。为实现列车的高精度测速,对不同传感器的测速特点进行了分析,提出了采用两个多普勒雷达、轮轴速度传感器以及站内应答器进行融合估计的高速列车测速方案。方案主要包括传感器量测校准以及带噪声的状态融合估计两部分。在传感器量测校准部分,从测速原理出发分析了多普勒雷达和轮轴速度传感器主要量测误差的产生机理,并提出了误差的检测及校准方法。针对雷达存在的安装角度偏差,提出利用两路雷达测得的频偏作比对安装角度偏差进行估计的方法。针对轨面不平整时列车振动引起的雷达测频误差,提出根据角度偏差估计的突变进行检测,并结合两路多普勒雷达的频偏测量方程分离振动速度分量进行校准的方法。针对列车轮对产生空转或打滑时引起的轮轴速度传感器量测误差,提出结合雷达校准后的量测值,采用蠕滑率和速度差进行综合判定,使用雷达量测得到的差分加速度进行校准的方法。针对车轮磨损引起的轮轴速度传感器量测误差,提出结合站内应答器数据及算法融合估计值对轮径进行更新的方法。基于建立的列车运动模型做仿真验证,证明双雷达校准后均方根误差较40°和50°的单雷达可分别降低67.77%、77.24%,轮轴速度传感器在空转和打滑阶段校准后均方根误差可分别降低95.98%、93.80%。在带噪声的状态融合估计部分,建立了列车测速的动态空间模型,针对模型中列车运动过程非线性、运动噪声非高斯,传感器量测噪声动态变化的特性提出采用粒子滤波的方法。针对标准粒子滤波时存在的粒子退化问题,提出采用鲸鱼群算法对建议密度函数进行优化使其向似然概率密度接近以提升有效粒子数的方法。为扩大鲸鱼群算法的搜索范围和减少鲸鱼群算法陷入局部最优的概率,提出使用反向学习和最优邻域扰动策略进行优化的方法。兼顾融合估计精度和测速实时性需求,在本文中采用分布式的联邦结构对传感器数据进行融合。经过仿真验证,在融合结构中使用改进鲸鱼群算法优化粒子滤波得到的融合测速结果较未融合时的均方根误差降低41.04%,并且当列车速度低于30km/h时绝对误差不超过1.35km/h,当列车速度高于30km/h时相对误差不超过1.05%,满足测速精度的要求。

关键词：多普勒雷达轮轴速度传感器粒子滤波传感器数据融合速度估计高速列车

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磁补偿自适应姿态估计方法与应用

磁补偿自适应姿态估计方法与应用

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作者：许永鹏中国科学院大学

学位级别：硕士

基于惯性和磁的微型姿态传感器可以为游戏、虚拟现实、交互学习、卡通及电影特效提供重要的三维姿态信息。尤其是最近几年，随着微机电系统(micro-electro-mechanicalsystems，MEMS)技术的长足进步，基于MEMS技术的微型传感器人体运动... 详细信息

基于惯性和磁的微型姿态传感器可以为游戏、虚拟现实、交互学习、卡通及电影特效提供重要的三维姿态信息。尤其是最近几年，随着微机电系统(micro-electro-mechanicalsystems，MEMS)技术的长足进步，基于MEMS技术的微型传感器人体运动捕捉技术，因其泛在性(ubiquitous)和低成本(low cost)两大优势，发展迅速。\n 论文以动态贝叶斯网络为基本理论框架，针对微型传感器三维姿态估计，提出了一个能够消除日常环境磁干扰的微型传感器姿态估计方法，并设计和实现了具有实用价值的人体运动捕捉设备。\n 论文的主要工作和成果如下:\n 提出一种磁补偿自适应姿态估计方法，可以有效地去除微型传感器姿态估计中的漂移和日常环境中铁磁材料等对姿态估计中参考地磁场的干扰，从而更加精确地估计传感器的姿态。该方法设计了一个自适应的互补卡尔曼滤波器模型，将四元数角度误差和三维环境磁干扰向量联合作为系统状态向量，补偿磁干扰分量对标准静态地磁场观测产生的随机性干扰;依据磁传感器误差测量值的变化，自适应地调整其系统状态噪声协方差矩阵，以使得该姿态估计方法于存在周围环境磁干扰时发挥最优性能。\n 设计和实现了具有实用和商业价值的人体运动捕捉设备。该设备通过同步串行总线连接1至16个微型传感器，同步地采集每个传感器的加速度、角速度和磁场强度的数据，并完成比例因子和偏置的校准，最终通过蓝牙或Wi-Fi无线通信发送给上位机，由上位机进行实时的姿态估计或者将所有传感器数据保存在设备本地的TF卡中，用以日后的离线估计和分析。

关键词：姿态估计磁干扰误差四元数传感器数据融合

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基于视觉惯性里程计的室内无人车定位方法研究

基于视觉惯性里程计的室内无人车定位方法研究

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作者：郝文敏哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

在室内未知环境下使用无人车进行工作时,能够实时获得其精确的位置与姿态是进行后续研究的基础和保障。同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术自首次提出后,被很多学者看作实现自主移动无人车的关键研究... 详细信息

在室内未知环境下使用无人车进行工作时,能够实时获得其精确的位置与姿态是进行后续研究的基础和保障。同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术自首次提出后,被很多学者看作实现自主移动无人车的关键研究方向,当无人车在室内环境下在进行匀速运动或者纯旋转运动时,单目视觉惯性里程计由于缺少加速度激励,尺度和部分角度变得不可观,导致定位精度不佳。而引入轮式里程计可以解决上述由于运动方式导致的不可观问题,并且可以提高在发生视觉退化或惯性测量单元测量值漂移时的定位鲁棒性。本文在对经典的视觉惯性里程计系统框架进行分析的基础上,提出了一种基于非线性优化方法的相机-IMU-轮式里程计融合定位算法。主要研究内容如下:为了解决单目VINS由于缺少运动激励导致的初始化不稳定的问题,提出一种融合轮式里程计的视觉惯性里程计定位方法。本文研究分析了IMU和轮式里程计的预积分和误差传播过程,在初始化模块使用松耦合的方法融合轮式里程计测量值,通过提出一种有效的监测外参质量的方法,在保证精度的情况下减少因固定时间重新校正外参的计算负担,以提高系统初始化的稳定性。为了解决室内弱纹理环境对定位精度的影响,本文采用基于RANSAC算法的层次聚类方法快速实时的提取环境中的平面几何信息。提出基于平面几何检测方法构建地面约束,并通过添加地面约束减少由于累计误差造成的对定位精度的影响,构建了基于位姿图优化方法的后端优化模型,进一步提高了无人车在室内弱纹理环境下的定位精度。最后搭建实验系统,在公开数据集与弱纹理、弱光环境的实际室内场景进行了对比实验。本文提出的算法在定位精度与鲁棒性方面相较单目视觉惯性里程计系统均有所提高。

关键词：视觉惯性里程计传感器数据融合定位轮式里程计

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基于分布式三维视觉传感网络的多视人体姿态估计与在线行为识别

基于分布式三维视觉传感网络的多视人体姿态估计与在线行为识别

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作者：李军伟山东大学

学位级别：硕士

人体姿态估计和行为识别是计算机视觉的热门研究领域,在老年人看护、医疗康复、动漫游戏制作、运动医学研究、安防监控、工厂人机协同等方面有重要的应用价值。人体骨架坐标表示是一种人体运动的高级表示方式,相比彩色、深度图像能够有... 详细信息

人体姿态估计和行为识别是计算机视觉的热门研究领域,在老年人看护、医疗康复、动漫游戏制作、运动医学研究、安防监控、工厂人机协同等方面有重要的应用价值。人体骨架坐标表示是一种人体运动的高级表示方式,相比彩色、深度图像能够有效克服复杂背景、光照、人体外貌变化的影响,因此人体姿态估计和基于人体骨架的行为识别受到越来越多的关注。微软推出的传感器Kinect使得价格低廉的深度相机人体姿态估计成为了可能,但是单一视角重构人体三维姿态在存在人体自遮挡和多人交互时不同人体部位相互遮挡的情况下会导致采集的骨骼数据质量差、骨骼关键点误检测等问题。另外,目前多数人体行为识别研究工作主要针对离线动作分类,分类器预测速度慢,无法满足实时应用需求。为了解决以上问题,本文搭建了一个分布式三维视觉传感器网络,使用ICF算法融合多个视角采集到的人体关节点坐标数据,利用one-versus-all算法训练支持向量机模型进行动作分类;在离线人体动作分类任务中,构建关节点集合距离特征、几何特征和运动特征,利用一维时间卷积网络从不同通道的特征表示中学习得到动作分类模型;在实时人体行为识别系统设计中,使用基于记忆组的采样方式,结合训练好的CNN分类器,在线识别正在发生的人体行为,同时部署为服务以供调用。具体研究内容和创新之处包括:1、搭建了一个分布式三维视觉传感器网络,解决了人体姿态估计中存在的遮挡等问题,提高了人体行为分类的精度。搭建的分布式三维视觉传感器网络包括四个Kinect传感器,覆盖大约180度的视角,使用ICF算法融合不同视角采集的人体关节点坐标数据,获得更高精度的人体姿态估计。使用动态时间规整算法对原始数据进行特征编码,基于傅里叶时间金字塔特征表示进行时间建模,最后使用线性支持向量机进行动作分类,在四个不同视角的原始数据和融合后的数据上比较分类精度,验证了提出算法的有效性。2、设计了一种基于特征表示驱动和一维时间卷积网络的动作分类模型,提高了离线动作分类准确度。为了更好的表示人体行为序列,使用关节点集合距离特征表示提供距离视角不变特性,使用几何特征表示提供同一帧中不同关节点之间的几何结构信息,使用不同尺度的运动特征提供不同帧之间关节点运动速率的信息。考虑到一维时间卷积网络在处理时间序列问题方面的优越性,使用一维时间卷积层对不同特征时间序列进行时间建模,融合得到的不同嵌入特征进行动作分类。在标准数据集JHMDB和UTKinect上进行了测试,结果表明提出的方法在分类准确度、预测速度等方面具有优势。3、使用基于记忆组的采样机制,结合训练好的CNN分类器和实时识别策略进行在线人体行为识别。考虑数据采集节点计算能力受限,同时为了提高在线行为识别算法的应用范围,提出使用基于Restful风格的客户端/服务器架构,将在线行为识别算法部署在远程高计算性能服务器上,作为通用服务以供调用。在标准数据集UTKinect和实验室环境采集的数据集上进行了测试,验证了算法的有效性。

关键词：传感器数据融合分布式传感器网络人体行为分类在线行为识别

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收割机割台仿形与作物测高方法研究

收割机割台仿形与作物测高方法研究

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作者：张聪东南大学

学位级别：硕士

联合收割机作为作物收获工具在农业生产中具有重要作用。随着科学技术的不断进步,联合收割机正向大型化、自动化和智能化的方向发展。联合收割机在收割过程中经常由于割台高度调整不当和因为作物高度的变化而不能及时调整收割机行驶速度... 详细信息

联合收割机作为作物收获工具在农业生产中具有重要作用。随着科学技术的不断进步,联合收割机正向大型化、自动化和智能化的方向发展。联合收割机在收割过程中经常由于割台高度调整不当和因为作物高度的变化而不能及时调整收割机行驶速度,造成粮食损失、割台碰撞和堵塞损坏以及收获效率慢等问题,因此收割机割台仿形和作物高度测量方法的研究显得尤为必要。本文从收割机割台仿形测控系统设计、传感器测量数据处理、割台高度自动控制策略和基于双目视觉的作物高度测量等方面进行深入研究,主要内容包括:⑴为解决收割机割台高度调节依赖驾驶员手动操作的问题,进行了割台仿形测控系统开发。设计并采用超声波阵列传感器与机械仿形机构结合的割台高度测量方案;进行基于STM32的系统软硬件设计,实现CAN总线通信、PWM驱动电磁阀、自动控制手动控制切换和割台高度的闭环控制等功能。⑵为解决割台高度测量误差大的问题,进行了传感器测量数据处理方法研究。利用最小二乘法进行传感器标定,获得传感器输出值与实际割台高度值的关系曲线;根据超声波传感器和角度传感器测量数据的特点分别选择限幅滤波结合中值滤波的双重滤波方法和滑动平均滤波方法进行测量数据的去噪和平滑,分析了基于小波变换的阈值法滤波在超声波传感器测量数据滤波上的应用;对传感器滤波后的数据进行了基于历史数据的自适应加权平均融合方法和基于BP神经网络的融合方法研究。仿真结果表明,经过传感器标定、数据滤波和传感器数据融合之后的割台高度测量数据比原始测量数据具有更高的精度和更小的方差。⑶为解决传统控制方法不能适应多种地形的问题,进行了割台高度自动控制策略研究。对收割机进行建模分析得到割台高度关于驱动电流的传递函数;研究了死区开关控制和经典PID控制在不同地形下的控制效果及其局限性;设计了模糊自适应PID控制策略。仿真和田间试验结果表明,模糊自适应PID控制方法具有更快的响应速度和更稳定的控制效果且能适应不同的地形环境,留茬高度误差小于1.5cm,满足指标要求的2cm。⑷为解决作物高度测量依赖人工测量的问题,进行了基于双目视觉的作物高度测量方法研究。对双目视觉三维重建原理进行了分析;对双目摄像机立体标定和立体匹配技术进行了分析;提出了一种基于视差图的作物高度测量方法。实验结果表明,利用双目视觉进行作物高度测量的误差为2.86%,满足指标要求的4%,是一种可行的作物高度测量方法。

关键词：联合收割机割台高度自动控制传感器数据融合模糊自适应PID 双目视觉

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基于多源传感器的学习状态检测与分析

基于多源传感器的学习状态检测与分析

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作者：严舒涵大连工业大学

学位级别：硕士

学生的学习状态包括学习姿态和精神状态,这两个方面对学习效果有直接影响。良好的学习状态不仅是学生学习效果的保证,也是影响学生身心健康的重要因素。学习过程中光环境的变化对学生的学习状态具有重要影响。近年来由于智能传感设备的... 详细信息

学生的学习状态包括学习姿态和精神状态,这两个方面对学习效果有直接影响。良好的学习状态不仅是学生学习效果的保证,也是影响学生身心健康的重要因素。学习过程中光环境的变化对学生的学习状态具有重要影响。近年来由于智能传感设备的快速发展,采用可穿戴传感器进行人体姿态和状态检测成为一个热门课题。因此针对需要伏案学习的学生,运用多源传感器进行学习姿态检测,判断其工作任务进而动态调整光环境以提高其学习状态具有重要意义。采用本文设计的多源传感器学习状态检测系统,通过实验测试的方法,研究学生的学习姿态、精神状态以及光环境之间的相互关系。学习姿态检测采用本文设计的基于惯性传感器的人体动作捕捉系统完成。该系统具有检测精度高、体积小、便携等特点。通过多个惯性采集节点捕获学生姿态数据,最小二乘椭球拟合方法补偿磁力计的环境干扰和自身误差。为降低陀螺仪的累积误差和漂移的影响,提出基于梯度下降的数据融合算法对陀螺仪积分误差进行补偿,实现多源传感器姿态融合。根据建立的人体结构模型,用四元数来表示人体各部位的姿态旋转,再现学生不同的学习姿态。结合不同的光环境,利用脑电测量仪采集学生不同学习任务过程中的脑电波,通过专注度和放松度指标来评价学生学习状态,探索不同光环境对不同学习任务的学习状态的影响,建立学习状态与光环境之间的联系。本文基于多源传感器的人体动作捕捉系统对学生的学习姿态进行捕获和重构,通过姿态判断学习任务,并研究学习过程中光环境对学习状态的影响。本系统可以精准重构学习姿态并识别出学生四种典型的学习任务,同时获得使学习状态最佳的光环境,对学生改善学习状态起到辅助作用。该研究对提高学生学习效率,保证学生身心健康具有重要意义。

关键词：惯性传感器四元数传感器数据融合学习任务识别

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飞行器模糊控制算法的设计与实现

飞行器模糊控制算法的设计与实现

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作者：董祥林东南大学

学位级别：硕士

近年来,飞行器技术发展的非常迅速,尤其是飞行器,其低廉的价格引起了人们的注意。在生产和生活中的许多方面,飞行器都有很大的实用价值。因此,很多国家和学者致力于飞行器的研究,虽然取得了许多的研究成果,但是尚有很多未能解决的问题,... 详细信息

近年来,飞行器技术发展的非常迅速,尤其是飞行器,其低廉的价格引起了人们的注意。在生产和生活中的许多方面,飞行器都有很大的实用价值。因此,很多国家和学者致力于飞行器的研究,虽然取得了许多的研究成果,但是尚有很多未能解决的问题,尤其是在控制领域需要更深入的研究。传统的PID控制器对于可建立精确数学模型的被控对象的控制是非常有效的,它具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高等优点,但是对于那些具有非线性、时变不确定的被控对象而言,应用传统的PID控制器难以实现有效的控制。为了进一步提高系统的控制精度,本文在传统PID控制器的基础上,通过结合优化过的模糊控制器解决非线性、时变不确定的被控对象的控制问题,优化算法是基于线下不同环境的大数据训练所得到的控制规则,并以此控制规则进行有效控制,其优点是不需要掌握被控对象精确的数学模型。本文采用经典PID控制和模糊PID控制作为控制算法的对比。利用MATLAB/Simulink搭建飞行器的系统的仿真模型,设计了 PID控制器和模糊PID控制器,并进行了算法的仿真测试。实验结果表明,该系统方案的上升时间为0.75s,调节时间为0.6s,超调量为0.04,稳态误差为0.8%,可以满足飞行器的控制要求。本文改进的控制算法在功能和性能上均满足设计要求和指标,并且该控制算法具有环境适应性强、鲁棒性高、控制精度高等优点。

关键词：飞行器传感器传感器数据融合模糊比例积分微分控制

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基于雷视融合的车辆检测技术研究与实现

基于雷视融合的车辆检测技术研究与实现

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作者：庄晟彬北京信息科技大学

学位级别：硕士

车辆检测系统是当今智慧城市、智能交通系统中的重要一员,也是实时、准确、高效的综合智能管理系统。在车辆检测系统中,雷达和摄像头作为主要的感知工具,可获得传感器照射区域内多个感知物体的速度,距离和角度等信息,并能够直接采集区... 详细信息

车辆检测系统是当今智慧城市、智能交通系统中的重要一员,也是实时、准确、高效的综合智能管理系统。在车辆检测系统中,雷达和摄像头作为主要的感知工具,可获得传感器照射区域内多个感知物体的速度,距离和角度等信息,并能够直接采集区域内的物体图像信息,因此两者被广泛应用于各种复杂场景下的信息感知。在智能交通场景中,传感器检测车辆时会遇到待检测车辆重叠、遮挡或部分车辆(大型货车)检测率低等问题。同时夜晚、雨雪等极端天气也会增加传感器的检测难度,此时单一的传感器可能无法圆满的完成感知任务,需要应用雷视融合技术进行车辆检测。因此,本文主要针对雷达和视频传感器融合过程中的标定、配准和融合检测算法进行创新,并将创新算法进行了大量数据集和实测数据的仿真测试,具体工作总结如下:(1)针对标定过程中雷达和视频传感器外参标定精度差、计算成本高等问题,提出了一种基于稳健且快速的Pn P(Prospective n-Point)方法的雷达和视频联合标定算法。通过分析现有Pn P方法的不足与缺陷,着力于映射过程中的控制点选择与映射关系和求解过程中的误差消除,考虑到映射过程中的观测与传播的不确定性,设计了RF-Pn P(Robust and Fast Perspective-n-Point)算法。该算法能够结合雷达信息进行控制点选择,从而解决雷达兴趣区域过大问题,能够同步迭代最优解和过程中的部分映射误差,进一步提升联合标定的精度问题。最后在标准、准奇异、平面三种情况下进行了算法的对比仿真,RF-Pn P算法在平均平移误差、平均旋转误差等指标相较于同期先进算法分别降低了15%,8%左右,实验结果表明RF-Pn P算法拥有更为稳健且快速的标定效果。(2)针对配准过程中由雷视点云数据异常值、重叠值导致的配准失真问题,提出了一种基于曲面重建的自适应权重向量ICP(Iterative Closest Points)的配准算法。首先分析现有ICP算法的研究不足,存在点云数据中的异常值和重叠值无法处理导致配准失真的情况,基于此提出了RAWV-ICP(Reconstruction Adaptive Weight Vector ICP)算法。算法首先考虑了法向量和曲率的变化增强了算法约束性,并基于此提出了一个新的基于重建局部曲面的数学模型,该模型相较于原有点对点,点对面约束模型有着更宽的收敛域和更好的收敛效果。其次针对异常值和重叠值,RAWV-ICP算法能够分配适当的权值以优化整体系统的噪声和异常值干扰。最后本章针对提出的算法在噪声,异常的数据集和真实数据集上进行了大量的实验,各项性能指标(RMSE、返回值)与同期的先进算法相比,总性能评分第1名。同时本文提出了两个ICP算法收敛的优化策略:重叠区域淘汰值、估计内点和地面实况内点的对齐值,相较同期先进算法RAWV-ICP算法分别提升了12%,9%左右,经过实验证明所提出的算法相对于其他先进的算法有着更好的性能。(3)针对联合检测过程中雷视融合检测常常存在重叠物体误检、漏检、多次检测等问题,提出了一种基于雷视融合的目标检测算法CT-EPn P(Center Target-Enhanced Perspective-n-Point)算法。该算法使用雷达和摄像机数据进行传感器数据融合,在EPn P(Enhanced Perspective-n-Point)算法的基础上增加了一种中心融合算法,并在映射时使用截锥法对关联图像上的雷达信息进行补偿。CT-EPn P能够充分结合检测对象的深度属性、旋转属性和速度属性。经过在VOC和Nu Scenes数据集上仿真验证和相关数学公式的推导证明,CT-EPn P算法对于重叠物体检测率提升6%左右,误检率降低8%,实验结果表明CT-EPn P能够拥有更好的检测效果。综上在研究中遇到雷视融合数据量大、标定精度低、数据异常情况处理差等问题,基于上述问题的研究提出了一种雷视联合标定算法、一种雷视配准算法、一种雷视融合检测算法,成功解决了雷视外参标定过程中因物体形变累积和迭代冗余带来的误差、雷视配准过程中因点云缺失、异常值和重叠值带来的配准失真问题、雷视融合检测过程中的重叠物体误检、漏检问题。上述方法的提出在智能交通领域具有良好的应用前景,同时本文中的技术已结合实际应用在北京川速微波有限公司取得应用价值。

关键词：雷视融合标定算法配准算法传感器数据融合车辆检测

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