陳利東，杜浪東

基于多傳感器的軍用車輛前方目標(biāo)提取和融合算法研究

陳利東，杜浪東

（陜西重型汽車有限公司，陜西 西安 710200）

在目標(biāo)車輛識(shí)別算法中，通常采用單一傳感器作為感知器件。不論是攝像頭還是雷達(dá)，都因?yàn)樽陨砣毕輰?dǎo)致識(shí)別出的目標(biāo)不準(zhǔn)確，給ADAS系統(tǒng)的決策控制帶來(lái)困難。文章提出了一種基于視覺(jué)傳感器和毫米波雷達(dá)相融合的目標(biāo)識(shí)別算法。該算法利用多傳感器信息融合技術(shù)，按照本車道前方最危險(xiǎn)目標(biāo)（CIPV）的原則，并結(jié)合濾波原理，對(duì)目標(biāo)車輛進(jìn)行識(shí)別、提取和跟蹤，以剔除無(wú)效目標(biāo)，保留唯一、有效、可靠、穩(wěn)定的目標(biāo)，為ADAS系統(tǒng)的決策控制提供依據(jù)。

多傳感器融合；目標(biāo)識(shí)別；CIPV；濾波原理

前言

在智能車目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域，目前國(guó)內(nèi)外主要采用雷達(dá)或者視覺(jué)傳感器來(lái)獲取車輛周圍環(huán)境信息。但視覺(jué)傳感器對(duì)環(huán)境適應(yīng)性不高，而雷達(dá)容易受干擾，且誤檢率高，導(dǎo)致所獲取得車輛信息準(zhǔn)確度不足。鑒于單一傳感器的這種缺陷，目前國(guó)內(nèi)外廣泛采用多傳感器融合方案進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。在綜合考慮視覺(jué)傳感器在物理特征識(shí)別方面的優(yōu)點(diǎn)和毫米波雷達(dá)在探測(cè)距離、速度、角度等方面的優(yōu)勢(shì)后，本文采用視覺(jué)傳感器和毫米波雷達(dá)融合方案。

1 目標(biāo)提取算法

1.1 原則及方案

在ADAS系統(tǒng)中，最關(guān)心的就是本車道前方最危險(xiǎn)目標(biāo)，即CIPV。不論是視覺(jué)傳感器或是雷達(dá)，在其原始數(shù)據(jù)中，都或多或少存在各種噪聲。以毫米波雷達(dá)為例，其原理是通過(guò)回波反射檢測(cè)障礙物，但其回波能量不均勻，以及路邊樹(shù)木柵欄等干擾都會(huì)對(duì)目標(biāo)產(chǎn)生誤識(shí)別，導(dǎo)致出現(xiàn)虛假目標(biāo)或空通道數(shù)據(jù)。鑒于此，本文采用圖1所示的有效目標(biāo)濾除方案。

圖1 有效目標(biāo)濾除算法流程

1.2 算法實(shí)現(xiàn)

橫向距離用來(lái)表征主車與目標(biāo)車在橫向空間上的相對(duì)關(guān)系。實(shí)際道路中，存在直道和彎道兩種工況，見(jiàn)圖2和圖3。

圖2 直道工況

圖2中，D表示橫向距離，W為半車道寬（國(guó)家規(guī)定的道路寬度為3.75m），α為方向角，r為相對(duì)距離，D計(jì)算式為：

當(dāng)D滿足上述不等式時(shí)，即認(rèn)為目標(biāo)車在本車道內(nèi)，否則在旁側(cè)車道。

圖3所示為彎道時(shí)D的表示方法。O為圓心，RT為目標(biāo)車到圓心O距離，RO為主車到圓心O距離，即曲率半徑，其它參數(shù)同上。以右轉(zhuǎn)彎為例，根據(jù)余弦定理：

同理，左轉(zhuǎn)彎時(shí)：

當(dāng)D滿足上述不等式時(shí)，即認(rèn)為目標(biāo)車在本車道內(nèi)，否則在旁側(cè)車道。

根據(jù)上述算法即可濾除非本車道目標(biāo)。針對(duì)空通道目標(biāo)，其為特定CAN報(bào)文（00 00 00 00 00 00 1F FF），據(jù)此可濾除空通道目標(biāo)。

對(duì)于虛假目標(biāo)，按照下面的原則濾除：

（1）當(dāng)相鄰采樣點(diǎn)之間的相對(duì)距離變化滿足如下公式時(shí)，則視為虛假目標(biāo)。其中，δ為閾值，根據(jù)多傳感器時(shí)間同步原則，本文選定0.6m/100ms作為閾值條件。

（2）當(dāng)目標(biāo)連續(xù)出現(xiàn)的次數(shù)少于20次（2s內(nèi)）時(shí)視為虛假目標(biāo)。

2 目標(biāo)融合算法

多傳感器數(shù)據(jù)融合方法包括數(shù)據(jù)級(jí)、目標(biāo)級(jí)和決策級(jí)融合。

本文采用“目標(biāo)級(jí)融合”方案，見(jiàn)圖4。

該融合算法的前提是：視覺(jué)傳感器和毫米波雷達(dá)各自完成目標(biāo)識(shí)別，提供有效目標(biāo)序列（s，v，）、（s，v，type，size）。其中以視覺(jué)傳感器為主，毫米波雷達(dá)為輔。

圖4 目標(biāo)融合方案

3 后處理濾波算法

在經(jīng)過(guò)有效目標(biāo)提取和融合算法后，仍然存在一些不確定因素，如：路面不平整、旁側(cè)車道車輛短時(shí)間匯入/駛出、傳感器故障等，此時(shí)有效目標(biāo)可能丟失。這種丟失時(shí)間或長(zhǎng)或短，引起目標(biāo)不穩(wěn)定，給車輛控制造成一定困難，所以有必要對(duì)該類信號(hào)進(jìn)行處理。

目標(biāo)丟失有三種情況，見(jiàn)圖5。

圖5 目標(biāo)丟失可能性

圖5中，1代表目標(biāo)出現(xiàn)，0代表目標(biāo)消失。A表示目標(biāo)短暫丟失， B表示長(zhǎng)時(shí)間丟失，C表示完全丟失。本文采用下降沿時(shí)間保持函數(shù)TOF，當(dāng)目標(biāo)丟失時(shí)，將丟失前一時(shí)刻的信息在一定時(shí)間內(nèi)保留下來(lái)，保證目標(biāo)連續(xù)。綜合考慮后設(shè)定保持時(shí)間為2s，據(jù)此：

表1 后處理濾波算法

4 試驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果分析

本文選用博士/力士樂(lè)公司的BODAS控制器，傳感器為Mobileye視覺(jué)傳感器和ESR毫米波雷達(dá)，測(cè)試車輛以某型號(hào)6*6全輪驅(qū)動(dòng)軍用越野車輛為平臺(tái)，在城市主干道和高速公路對(duì)該算法進(jìn)行了實(shí)車測(cè)試，較好地驗(yàn)證該了該算法的穩(wěn)定性和可靠性，見(jiàn)圖6。

居左圖示包含直道/彎道路段，且車輛較多。在近5min的時(shí)間內(nèi)，該算法都能連續(xù)且穩(wěn)定識(shí)別前方目標(biāo)，直至目標(biāo)完全駛離本車道。

居中圖示中，在175s左右出現(xiàn)車輛切入/切出現(xiàn)象，時(shí)間不超過(guò)2s，可認(rèn)為是虛假目標(biāo)。在這2s內(nèi)，后處理算法對(duì)原目標(biāo)進(jìn)行了一定的時(shí)間保持，確保了系統(tǒng)的連續(xù)穩(wěn)定。

圖6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

居右圖示中，出現(xiàn)車輛丟失情況，目標(biāo)ID由38變?yōu)?。目標(biāo)共丟失3次，每次丟失時(shí)間均在2s以上。根據(jù)后處理算法，在前2s內(nèi)，該算法仍能對(duì)目標(biāo)丟失前一時(shí)刻的狀態(tài)進(jìn)行記錄保持；超過(guò)2s，則維持當(dāng)前狀態(tài)，直至原目標(biāo)重新出現(xiàn)。

5 結(jié)論

（1）在工況較好的路段，該算法表現(xiàn)出一定的穩(wěn)定性和可靠性。

（2）融合算法彌補(bǔ)了視覺(jué)傳感器在光線不足和近距離時(shí)無(wú)法有效識(shí)別目標(biāo)的缺點(diǎn)。

（3）該算法的不足之處在于沒(méi)有從融合信息的完整性和目標(biāo)的可信度等方面考慮，還有待進(jìn)一步探索。

（4）初選得到的有效目標(biāo)存在一定的不確定性，需要進(jìn)行有效性檢驗(yàn)，進(jìn)一步提高可靠性，可考慮Kalman濾波和有效生命周期方法對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)。

[1] 任德錕.基于毫米波雷達(dá)的車間位置關(guān)系識(shí)別方法[D].西安:長(zhǎng)安大學(xué).2012.

[2] 孫寧,秦洪懋,張利,葛如海等.基于多傳感器信息融合的車輛目標(biāo)識(shí)別方法[J].汽車工程,2017,11(12):1310-1315.

[3] UweRegensubrger,Volker Gragfe. Visual Recognition of Obstcacles on Roads[J]. Intelligent Robots and System,1994.

Research on the forward target extraction and fusion algorithm of military vehicles based on multi-sensor

Chen Lidong, Du Langdong

（Shaanxi Heavy Duty Automobile Co., Ltd, Shaanxi Xi’an 710200）

A single sensor is usually used as the perceptive component in target detection algorithm.Whether camera or radar will result in the incorrect of target detection because of its faults, which will make decision-making control difficuty in ADAS system. This article put forward a target detection algorithm based on the fusion of vision sensor and millimeter wave radar. According to the principle of closest In-Path Moveable Target(CIPV), and combing with filtering theory, the algorithm use the multi-sensor fusion technology to detect, extract and track targets, aming at eliminating invalid target and keeping the only valid, reliable and stable target to provide basis for decision-making control in ADAS system.

multi-sensor fusion; Target detection; CIPV; filtering theory

U471.15

A

1671-7988(2019)13-131-03

U471.15

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陳利東，男，研究生學(xué)歷，工程師，就職于陜西重型汽車有限公司，主要從事汽車電器設(shè)計(jì)和電液控制方面的工作。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.13.044