论文摘要
信息融合技术是上世纪80年代兴起的新技术,随着计算机技术、信息技术的发展,它逐渐的被应用到各行各业中。多传感器信息融合的特点就是将来自不同方面的信息进行融合,避免了单一传感器测量带来的信息丢失和片面等问题。目前,车辆的防撞技术主要是被动的比较多,主动的防撞装置在西方一些国家相对较多,而我国这方面还需要进一步的研究。汽车防追尾避撞系统主要是采集目标车辆的运动状态,帮助驾驶人员更好的判断车辆的运行状态。本文结合多传感器信息融合及汽车防追尾避撞系统特点,对基于信息融合的汽车防追尾避撞系统的目标识别方法进行了深入研究,其主要工作和内容如下:论文在对汽车防追尾避撞系统组成和工作原理进行了分析和探讨的基础上,提出了基于信息融合的汽车防追尾避撞系统目标识别问题,并对其目标识别和测距原理进行了深入的分析和讨论。在对多传感器信息融合原理及其融合模型分析的基础上,对多传感器信息融合与目标识别工作原理和算法进行了深入的分析和探讨,为基于信息融合的汽车防追尾避撞目标识别研究提供了坚实的基础。在对联合卡尔曼滤波器的原理、结构和算法介绍和分析的基础上,针对汽车防追尾避撞系统,给出了基于联合卡尔曼滤波的信息融合方法。仿真结果表明基于联合卡尔曼滤波的信息融合方法可以使雷达和红外传感器得到较好的融合效果,提高了数据的准确性,从而增强汽车防碰撞系统的安全性。给出了基于信息融合的汽车防追尾避撞目标识别方法,该方法将联合卡尔曼滤波器中局部滤波和全局滤波的输出进行融合得到目标的状态,用于汽车防追尾避撞系统的目标识别中,可有效提高目标识别效果。仿真结果表明了所提出方法的有效性和可靠性。
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摘要Abstract1 绪论1.1 引言1.2 国内外研究概况1.2.1 汽车防追尾避撞系统研究概况1.2.2 多传感器信息融合研究概况1.2.3 目标识别方法概述1.3 本文的主要工作2 基于信息融合的汽车防追尾避撞系统2.1 引言2.2 基于信息融合的汽车防追尾避撞系统2.2.1 汽车防追尾避撞系统的组成2.2.2 汽车防追尾避撞系统工作原理2.3 基于信息融合的汽车防追尾避撞系统目标识别问题2.3.1 目标识别问题2.3.2 测距原理2.4 小结3 多传感器信息融合与目标识别3.1 引言3.2 多传感器信息融合及其原理分析3.3 多传感器信息融合模型分析3.3.1 功能模型3.3.2 结构模型3.4 多传感器目标识别融合模型分析3.4.1 目标识别融合工作原理3.4.2 目标识别融合算法3.5 小结4 基于联合卡尔曼滤波的信息融合方法4.1 引言4.2 联合卡尔曼滤波算法4.2.1 联合卡尔曼滤波的基本原理4.2.2 联合卡尔曼滤波的结构4.2.3 联合卡尔曼滤波算法4.3 基于联合卡尔曼滤波的信息融合方法4.3.1 基于联合卡尔曼滤波的信息融合结构4.3.2 基于联合卡尔曼滤波的信息融合方法4.4 仿真分析4.5 小结5 基于信息融合的汽车防追尾避撞目标识别方法5.1 引言5.2 基于联合卡尔曼滤波神经网络信息融合的目标识别5.2.1 神经网络及其信息融合特征分析5.2.2 基于联合卡尔曼滤波与神经网络的信息融合5.2.3 基于信息融合的汽车防追尾避撞目标识别原理5.3 基于信息融合的汽车防追尾避撞目标识别方法5.3.1 目标识别方法5.3.2 仿真及其分析5.4 小结6 总结与展望6.1 总结6.2 展望参考文献致谢个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果
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标签:汽车防追尾避撞论文; 目标识别论文; 信息融合论文; 联合卡尔曼滤波论文; 神经网络论文;