摘 要

我国的汽车保有量正在持续的增加，人们对于主动安全的需求也日益增加，目前车辆的主动安全技术涉及的领域交叉复杂，主要设计车辆工程，信息处理，自动控制等。而目前的车辆的防撞系统中，主要还是基于雷达传感器和车辆自身的信息进行防撞控制，已经不能满足日益复杂的车辆行驶工况。所以基于信号融合的多传感器正在得到更加深入的研究，主要基于汽车前方的车辆和行人信息构建起了一整套的防撞系统。它由环境感知模块，信息融合模块，预警决策模块，能有效地减少由于驾驶员的反应不及时或者判断错误造成的交通事故概率。本文的工作如下：

1. 介绍了多传感器的应用和车辆主动安全的背景，查阅了大量的有关资料，从需求性和重要性角度分析了多传感信息融合的防撞系统的研究意义。
2. 由环境感知模块，信息融合模块，预警决策模块构建起了一整套车辆的防撞系统。
3. 重点研究了基于HOG SVM分类器的红外线传感器的行人识别技术，研究了红外图像的降噪，阈值分割的行人感兴趣区域建立的过程，之后进行SVM分类器的训练及行人识别。
4. 在车辆的检测中运用了可见光传感器和雷达传感器的融合判断。构建了流程框图，并以此对车牌的目标区域进行了识别。
5. 研究了雷达和单目机器视觉测距的技术，提出了改进型的安全车距的模型，综合考虑了车辆相对速度，驾驶员状态和路面状态。

关键词：主动安全；信息融合；SVM分类器；机器视觉；安全车距

Abstract

The number of car ownership in China is continuously increasing, and people's demand for active safety is also increasing. At present, the areas involved in active safety technologies of vehicles are complex and cross-bounded. Vehicle engineering, information processing, and automatic control are mainly designed. However, in current collision avoidance systems of vehicles, collision prevention control is mainly based on radar sensors and the information of the vehicle itself, and it is no longer able to satisfy increasingly complex vehicle driving conditions. Therefore, multi-sensors based on signal fusion are getting more in-depth research, mainly based on the vehicle in front of the vehicle and pedestrian information to build a set of collision avoidance system. It consists of environment perception module, information fusion module, and early warning decision module, which can effectively reduce the probability of traffic accident caused by the driver's unresponsiveness or wrong judgment.

The work of this article is as follows:

(1) Introduced the application of multi-sensors and the background of active vehicle safety, consulted a large number of relevant data, analyzed the significance of the collision avoidance system for multi-sensor information fusion from the perspective of demand and importance.

(2) A set of anti-collision systems for vehicles was constructed from the environment perception module, information fusion module, and early warning decision module.

(3) Focusing on the pedestrian recognition technology of infrared sensors based on the HOG SVM classifier, researching the process of noise reduction and threshold segmentation of pedestrians in the infrared image, and then training the SVM classifier and pedestrian recognition.

(4) The fusion judgment of the visible light sensor and the radar sensor is used in the detection of the vehicle. A block diagram of the process was constructed and the target area of the license plate was identified.

(5) The technology of radar and monocular machine vision ranging is studied, and an improved model of safe vehicle distance is proposed, which comprehensively considers the vehicle's relative speed, driver's status and road surface status.

Key Words：Active Safety; Information Fusion; SVM Classifier; Safe Distance

目录

摘要 I

第一章：绪论 1

1.1．选题背景、意义和目的 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义和目的 2

1.2国内外研究现状 2

1.2.1毫米波雷达的防撞系统 2

1.2.2基于机器视觉的防撞系统 3

1.2.3多传感信号融合的防撞系统 4

1.3研究内容和技术路线 4

第二章 基于信息融合的防撞系统的构成 6

2.1系统的功能与模块组成 6

2.1.1系统的功能实现 6

2.1.2多传感器采集模块 7

2.1.3信息融合模块 7

2.1.3 报警决策模块 8

2.2传感器的选型及布置 8

2.2.1传感器的选型 8

2.2.2传感器的布置 12

2.3多传感信息融合 13

2.3.1信息融合技术 13

2.3.2数据融合的目标跟踪 14

2.4汽车防撞的预警与决策 15

2.5本章小结 16

第三章 红外成像传感器的行人检测 18

3.1行人检测的系统框架 18

3.2假设行人检测区域 18

3.2.1行人图像的预处理 19

3.2.2．划分假设行人区域 22

3.3假设行人区域的验证 22

3.3.1四种行人检测特征方法 23

3.3.2基于HOG的行人特征提取 28

3.3.3 行人SVM分类器的介绍 30

3.3.4实验训练分类器 31

第四章：信号融合在车辆检测上的应用 35

4.1基于雷达和视觉系统的车辆融合检测方案 35

4.2图像ROI的建立 36

4.2.1雷达介绍及目标初选 36

4.2.2多传感器的坐标变换 38

4.2.3摄像的内外参数获取 42

4.2.4汽车感兴趣区域初选 45

4.3基于最近邻链方法的车辆验证 46

4.3.1车辆区域的预处理 46

4.3.2最近邻方法的车牌区域建立 49

4.3.3基于模板匹配的OCR算法的车牌识别 50

第五章：多传感器车距测量技术及安全距离模型的建立 51

5.1多传感器的距离测算技术 51

5.1.1毫米波雷达的测距 51

5.1.2利用车牌区域的测距技术 53

5.2安全距离的模型建立 55

5.2.1典型安全距离模型 56

5.2.2改进型的安全距离模型 57

5.3本章小结 59

第六章 结论与展望 60

6.1研究内容结论 60

6.2研究工作展望 60

参考文献 62

第一章 绪论

1.1选题背景、意义和目的

1.1.1研究背景

截止2017年3月底，我国的机动车保有量突破了3亿辆，在这中间汽车的的保有量为2亿，机动车的驾驶人数突破3.64亿，但是据有关数据显示，我国的千人平均汽车保有量是125辆，低于全球的165辆，所以随着经济的发展，汽车总量和保有量还会有个很大的增加，也给交通造成极大的压力。据统计，2015年全国登记的交通事故为1060万起，伤亡人数为25万，这其中80%以上的事故是由于驾驶员反应不及时造成的^[1][1]。在追尾事故中，40%概率是由于天气原因，驾驶员的实现受阻，导致未能采取有效措施进行减速躲避风险。三分之一的概率是驾驶员发现了前方威胁，却较晚采取措施导致事故的产生。

据研究，如果通过汽车的预警系统提前警告驾驶员危险情况，事故率可降低62%。所以防追尾系统研究是汽车防撞系统的重点，而其中前方障碍物的识别和安全车距模型的建立就十分重要了。