基于MATLAB车辆防碰撞系统仿真-Toy模板网

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摘要

近年来，汽车行业的飞速发展使得我国的汽车保有量快速增长，但由此引发的交通事故导致的人员伤亡数量仍居高不下。从保护人身安全和降低交通事故发生的可能性的角度出发，车辆防碰撞系统能够使驾驶员在没注意到与前方车辆有碰撞危险的情况下采取自动紧急制动措施，避免与前车发生碰撞或者减缓与前车直接碰撞造成的危害，越来越受到大众的青睐。车辆防碰撞系统的关键技术是依靠其安装在车身前端的传感器来探测前方目标，精准的获取车辆前方目标的有效信息，并且能对前方目标的跟踪预测其下一步的运动状态然后采取相应的措施。随着人们对汽车安全性能要求的日益提高，对于车辆防碰撞系统的研究得到越来越多研究机构和汽车企业的重视。

为了解决汽车车辆防碰撞系统的信息传感、目标检测及识别跟踪问题，本文基于传感器融合算法，开展了如下工作：

首先，比较了适用于汽车车辆防碰撞系统中用来目标检测的传感器差别，本文选用雷达和视觉融合作为车辆防碰撞系统的传感器，详细介绍了毫米波雷达和视觉在车辆防碰撞系统中的主要功能。

并设计了一种基于毫米波雷达和视觉相机的车辆前方目标精确检测的方法，通过对毫米波雷达和视觉相机输出的目标进行数据预处理，使其能精确识别前方目标，并通过试验进行了验证。

其次，根据汽车行驶的特点，对汽车前方车辆的运动状态进行分析研究，并建立汽车前方车辆目标运动模型。比较几种目标运动模型的特点，然后选取合适的目标运动模型进行目标跟踪理论分析。针对车辆前方目标运动特点，在Simulink软件环境下搭建仿真模型，进行目标跟踪仿真对比试验。

最后，在保证雷达和摄像头安装精度的前提下，对基于毫米波雷达和视觉相机的车辆防碰撞系统搭建实车试验平台，使用基于当前统计模型卡尔曼滤波跟踪算法对车辆前方目标进行实车跟踪试验，结果表明，本文所采用的目标跟踪算法效果良好，能准确的对前方车辆进行跟踪。基于该目标算法进行了防碰撞试验，采用静止目标作为前方目标进行了实车试验，验证了车辆防碰撞系统及其算法的有效性。

关键词：车辆防碰撞；毫米波雷达；视觉相机；融合算法；仿真

Abstract

In recent years, the rapid development of the automobile industry has made the total number of vehicles in our country increase rapidly, but the number of casualties caused by traffic accidents is still high. From the perspective of protecting personal safety and reducing the possibility of traffic accidents, vehicle anti-collision system can enable drivers to take automatic emergency braking measures when they are unaware of the danger of collision with the vehicle in front, so as to avoid collision with the vehicle in front or mitigate the harm caused by direct collision with the vehicle in front, which is increasingly favored by the public. The key technology of vehicle anti-collision system relies on its sensor installed in the front of the body to detect the target in front of the vehicle, accurately obtain the effective information of the target in front of the vehicle, and can track the target in front of the next motion state and then take corresponding measures. With the increasing demand of automobile safety performance, more and more research institutions and automobile enterprises pay attention to the research of vehicle anti-collision system.

In order to solve the problem of information sensing, target detection, identification and tracking of vehicle anti-collision system, this paper carried out the following work based on sensor fusion algorithm:

Firstly, the difference of sensors used for target detection in vehicle anti-collision system is compared. In this paper, radar and vision fusion are selected as the sensors of vehicle anti-collision system, and the main functions of millimeter-wave radar and vision in vehicle anti-collision system are introduced in detail.

A precise detection method of vehicle forward target based on millimeter-wave radar and vision camera is designed. By preprocessing the data of the target output by millimeter-wave radar and vision camera, it can identify the target in front of the vehicle accurately, and it is verified by experiments.

Secondly, according to the driving characteristics of the vehicle, the motion state of the vehicle in front of the vehicle is analyzed and studied, and the target motion model of the vehicle in front of the vehicle is established. The characteristics of several target motion models are compared, and then the appropriate target motion model is selected for the theoretical analysis of target tracking. According to the characteristics of vehicle forward target movement, a simulation model was built under Simulink software environment, and the target tracking simulation and comparison test were carried out.

Keywords: Vehicle collision prevention; Millimeter wave radar; Visual camera; Fusion algorithm; simulation

摘要............................................................................................................................. I

Abstract.................................................................................................................... II

第一章 绪论............................................................................................................. 1

1.1 研究课题背景........................................................................................... 1

1.2 国内外发展现状....................................................................................... 2

1.3 课题研究意义........................................................................................... 4

1.4 仿真工具MATLAB/Simulink简介........................................................ 4

1.5 课题的研究内容及章节安排.................................................................. 6

第二章 基于毫米波雷达的汽车防碰撞系统...................................................... 8

2.1 汽车防碰撞系统简介............................................................................... 8

2.2 毫米波雷达简介....................................................................................... 9

2.3 毫米波雷达结构及原理........................................................................... 9

第三章 基于视觉的汽车防碰撞系统................................................................. 12

3.1 车辆检测基础算法................................................................................. 12

3.1.1 HOG特征描述符......................................................................... 12

3.1.2 SVM算法原理............................................................................. 13

3.2 相关滤波算法......................................................................................... 15

第四章 目标识别及跟踪算法............................................................................. 17

4.1 前方目标跟踪原理................................................................................. 17

4.2 车辆检测跟踪算法框架........................................................................ 18

4.3 车辆检测的类型..................................................................................... 19

4.3.1 只包含检测算法的类型............................................................. 19

4.3.2 先检测后跟踪算法的类型......................................................... 19

4.4 常见的车辆检测算法............................................................................. 20

4.4.1 基于特征的方法......................................................................... 20

4.4.2 基于机器学习的方法................................................................. 21

4.4.3 基于光流的方法......................................................................... 21

4.4.4 基于模型的方法......................................................................... 22

4.5 常见的车辆跟踪算法............................................................................. 22

4.5.1 基于三维模型的方法................................................................. 22

4.52 基于 Kalman 滤波的方法......................................................... 23

第五章 基于MATLAB车辆防碰撞系统建模仿真设计................................ 24

5.1 车辆防碰撞系统的模型搭建................................................................ 24

5.1.1 车辆防碰撞系统控制器与传感器融合.................................... 25

5.1.2 车辆与环境搭建......................................................................... 27

5.2 车辆防碰撞系统的仿真分析................................................................ 28

5.3 本章小结.................................................................................................. 34

第六章 总结........................................................................................................... 35

参考文献................................................................................................................. 36

致谢................................................................................................................. 38

第一章绪论

1.1 研究课题背景

我国是一个汽车大国，尤其是近年来，经济的高速发展使得中国汽车保有量快速增长，汽车已经成为人们出行选择的首要工具。汽车的普及除了使人们日常生活快捷便利化之外，同时也带来一系列的交通问题。根据我国国家安全监管总局、交通运输部联合发布的最新研究报告显示，2016年我国共接报道路交通事故864.3万起，同比增加65.9万起，上升16.5%。其中，关于造成人身危害的事故有20多万起，共造成6万多人死亡、20多万人受伤，财产损失高达12.1亿元。发生追尾碰撞事故是造成人身生命财产安全损失巨大的原因之一，如果能在追尾碰撞事故发生前，驾驶员得到提醒采取措施或者汽车能自动采取制动，避免碰撞，那么大部分伤亡事故就不会发生。因此，不论是从保障人身不受伤害考虑或是从避免发生交通事故考虑，研究开发能够在车辆前方检测出有效信息、准确跟踪目标、必要时可以制动车辆的汽车防撞系统是至关重要的。

1.2 国内外发展现状

从20世纪80年代开始，国外就已经在ADAS领域取得了不错的成就，主要是Google，Uber，Mobileye，Tesla等企业作为主力军开展相关研究。尤其是以色列的MobileEye公司开发了一整套高级驾驶辅助系统产品。MobileEye开发的前向碰撞预警是基于纯视觉的方案，在检测到前方车辆后，计算碰撞时间（Time To Collision，TTC），当TTC达到设定的预警阈值时给出危险预警提示，MobilEye FCW将最多提前2.7秒发出警告。在 CES 2019上Mobieye宣布将在智能驾驶系统使用自家最新的EyeQ5芯片，重点关注产品落地问题，并再次强调了 ADAS的重要性，同时Mobieye也宣布将于长城汽车开展合作，在未来的3到5年根据中国的交通场景共同开发ADAS以及更高级别的智能驾驶系统。特斯拉（Tesla）开发的Autopilot自动辅助驾驶系统，采用了丰富的传感器——车身周围安装了8 个摄像头，可以达到 360 度无死角的视野范围，检测距离最远能达到250米；同时配有多个超声波传感器作为整套视觉系统的补充。英伟达公司目前也在ADAS方向投入很大精力，在2019年的CES中英伟达释放出明确的信号——将为自动驾驶准备的技术下放到Level2+的ADAS系统，英伟达的这基于Level2+的ADAS系统核心是自主研发的高性能的 Driver AGX Xavier，计算能力强大，能够处理深度卷积网络，在感知这一块表现优异。对于ADAS中传感器的使用，针对实现任务的不同可能选择单目、双目视觉，毫米波雷达或者是激光雷达等，例如Budzan S等人就是利用3D激光雷达来扫描道路上的障碍物，而ZiebinskiA等人通过调研认为多种传感器的融合才是未来的大趋势。

早在20世纪末我国的车辆自动驾驶技术还很落后，由于逐渐意识到落后和精度的缺失，渐渐开始重视车辆自动驾驶技术的发展。21世纪初左右，市场上开始涌现出一批车辆自动驾驶系统，但是技术相当落后，只有极少数的低区在使用。但由于国内外车辆自动驾驶系统的功能和性能方面有了重大的革新，这也为我国车辆自动驾驶技术的革新奠定了坚实的基础。而国外的水平相对比较先进，一些欧洲国家在20世纪80年代车辆自动驾驶技术已经有了先进的水平，精度很高，到了90年代中期市场上大多数的老式的车辆自动驾驶系统被各种较先进的车辆自动驾驶技术取代。现如今，车辆自动驾驶技术的发展方向掌握在我们新一代青年中，要朝着智能控制、程序控制、精准化化的方向迅猛向前。

1.3 课题研究意义

汽车事故增多造成的人员伤亡和财产损失已成为一个不容忽视的社会问题。提高汽车的安全行驶保障能力，也成为了各大汽车厂商的研发重点。然而，传统的被动安全技术不仅不能避免交通事故，而且还有可能对人身安全造成二次伤害，因此主动安全的概念逐渐形成并不断完善。现代汽车的主动安全技术主要包括车身电子稳定系统（Electronic Stability Program,简称ESP）和高级驾驶员辅助系统（Advanced Driver Assistance System,简称ADAS）这两大方面，ADAS是利用装置于车身周边的传感器，来探测车身周边信息，然后其控制系统通过对信息的处理来判断自车是否处于安全环境中。如果处理得到的信息显示自车有危险，则可以通过其控制系统对驾驶员发出危险信号，以辅助驾驶员采取措施来避免危险情况的发生。它不仅能保障行车安全而且是实现车辆智能化的基础技术，逐渐得到汽车制造商、汽车研发人员以及广大消费者的认可。

防碰撞系统作为ADAS中的一项重要功能。其信号采集系统可以通过雷达、激光、声纳等技术自动检测汽车自车的速度、汽车前车的速度以及汽车与前车之间的相对距离等信息。然后，控制系统通过信号系统采集到的信息来判断自车是否处于安全驾驶环境中。当控制系统判断有碰撞可能发生时，可以通过声光报警等方式提醒驾驶员进行安全驾驶等操作。而当系统检测到驾驶员没有任何动作时，控制系统会采取自动紧急制动等操作来避免自车与前车发生碰撞，有效保障人身安全。

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