基于多传感器的智能车交通状态感知关键技术研究
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- 英文论文题名：Research on the Key Technology of Traffic State Perception of Intelligent Vehicle Based on Multi-sensor
- 论文作者：周晶晶 ; 苏致远 ; 马育林 ; 黄向东
- 英文论文作者：ZHOU Jingjing ; Su Zhiyuan ; MA Yulin ; Huang Xiangdong ; Postgraduate Training Brigade ; Military Transportation University ; Dept.of Transportation Service ; Bengbu Automobile N.C.O Academy ; Highway Research Institute of Ministry of Communications ; Automotive Engineering Research Institute of Guangzhou Automobile Group Co
- 年：2016
- 作者机构：军事交通学院研究生管理大队;蚌埠汽车士官学校运输勤务系;交通运输部公路研究所;广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院;
- 论文关键词：智能车 ; 交通状态感知 ; 关键技术
- 英文论文关键词：Intelligent Vehicle ; Traffic State Perception ; Key Technology
- 会议召开时间：2016-11-16
- 会议录名称：第十一届中国智能交通年会大会论文集
- 语种：中文
- 分类号：U463.6
- 学会代码：ZJTX
- 会议名称：第十一届中国智能交通年会
- 会议地点：中国重庆
- 主办单位：中国智能交通协会
- 学会名称：中国智能交通协会
- 页数：5
- 文件大小：904k
- 原文格式：D
- 会议级别：全国
摘要
智能车涵盖宽广的技术领域,其自主行为技术领域中的交通状态及环境信息感知与智能决策控制是车辆实现无人驾驶的关键环节。研究智能车的交通状态感知技术对智能车的发展具有重要的理论和现实意义。对目前交通状态感知技术中的视觉技术、激光雷达技术、毫米波雷达技术、听觉感知技术和超声波感知技术的主要算法进行归纳梳理,并对比分析各主要算法的优缺点,为智能车交通状态感知技术的研究提供一种思路。
Intelligent vehicle technology covers wide areas,the traffic state and environmental information sensing and intelligent decision control of the technical field of autonomous behavior arethe key link to achieve unmanned vehicle.The traffic state perception technology research has important theoretical and practical significance to the development of intelligent vehicle.The main algorithm of the current traffic state perception technology of visual technology,laser radar technology,millimeter wave radar technology,auditory perception technology and ultrasonic sensing technology are combed,and analyzes the advantages and disadvantages of each of the main algorithm,provides a way for the study of traffic state perception technology of intelligent vehicle.
Intelligent vehicle technology covers wide areas,the traffic state and environmental information sensing and intelligent decision control of the technical field of autonomous behavior arethe key link to achieve unmanned vehicle.The traffic state perception technology research has important theoretical and practical significance to the development of intelligent vehicle.The main algorithm of the current traffic state perception technology of visual technology,laser radar technology,millimeter wave radar technology,auditory perception technology and ultrasonic sensing technology are combed,and analyzes the advantages and disadvantages of each of the main algorithm,provides a way for the study of traffic state perception technology of intelligent vehicle.
引文
[1]刘茜.基于MATLAB的单目视觉车辆测距技术研究[D].西安:长安大学,2008.
[2]徐敏.基于单目视觉的移动机器人系统目标识别与定位研究[D].广州:华南理工大学,2014.
[3]叶良波.基于3D全景视觉的智能三维立体摄像设备的设计[D].杭州:浙江工业大学,2013.
[4]罗桂娥.双目立体视觉深度感知与三维重建若干问题研究[D].长沙:中南大学,2012.
[5]聂一鸣.高速公路自主驾驶汽车视觉感知算法研究[D].长沙:国防科学技术大学,2012.
[6]辛煜.无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法研究[D].合肥:中国科学技术大学,2014.
[7]唐睢睢.交通标志识别算法研究[D].北京:北京交通大学,2014.
[8]孙维毅.基于双目立体视觉的自主资源勘探车辆环境识别技术研究[D].吉林:吉林大学,2014.
[9]宋彦肖.立体视觉匹配算法研究[D].西安:西安电子科技大学,2014.
[10]侯美杉.智能车辆视觉导航中障碍物的检测[D].西安:西安工业大学,2013.
[11]陈泽茂.基于全景视觉的汽车安全驾驶辅助系统的平台设计与实现[D].广州:华南理工大学,2014.
[12]李恒星.激光雷达点云特征分析与数据分割[D].西安:西安电子科技大学,2014.
[13]王亚丽.基于毫米波雷达与机器视觉融合的前方车辆检测研究[D].吉林:吉林大学,2013.
[14]鞠建.基于听觉感知的车辆噪声混合评价模型研究[D].上海:上海工程技术大学,2013.
[15]吴超.基于FPGA的超声波测距系统[D].武汉:武汉理工大学,2009.
[2]徐敏.基于单目视觉的移动机器人系统目标识别与定位研究[D].广州:华南理工大学,2014.
[3]叶良波.基于3D全景视觉的智能三维立体摄像设备的设计[D].杭州:浙江工业大学,2013.
[4]罗桂娥.双目立体视觉深度感知与三维重建若干问题研究[D].长沙:中南大学,2012.
[5]聂一鸣.高速公路自主驾驶汽车视觉感知算法研究[D].长沙:国防科学技术大学,2012.
[6]辛煜.无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法研究[D].合肥:中国科学技术大学,2014.
[7]唐睢睢.交通标志识别算法研究[D].北京:北京交通大学,2014.
[8]孙维毅.基于双目立体视觉的自主资源勘探车辆环境识别技术研究[D].吉林:吉林大学,2014.
[9]宋彦肖.立体视觉匹配算法研究[D].西安:西安电子科技大学,2014.
[10]侯美杉.智能车辆视觉导航中障碍物的检测[D].西安:西安工业大学,2013.
[11]陈泽茂.基于全景视觉的汽车安全驾驶辅助系统的平台设计与实现[D].广州:华南理工大学,2014.
[12]李恒星.激光雷达点云特征分析与数据分割[D].西安:西安电子科技大学,2014.
[13]王亚丽.基于毫米波雷达与机器视觉融合的前方车辆检测研究[D].吉林:吉林大学,2013.
[14]鞠建.基于听觉感知的车辆噪声混合评价模型研究[D].上海:上海工程技术大学,2013.
[15]吴超.基于FPGA的超声波测距系统[D].武汉:武汉理工大学,2009.