摘要：交通參與者運動的準確跟蹤與預測對智能車行為決策的有效性至關(guān)重要。傳統(tǒng)運動目標的跟蹤系統(tǒng)多采用單一傳感器,難以保證數(shù)據(jù)的精度與可信度。為提高系統(tǒng)的魯棒性與可靠性,設計一種融合毫米波雷達和相機的目標跟蹤方案,該方案針對多目標的特征級信息進行融合。首先,考慮低速行駛的自動駕駛清掃車所處環(huán)境雜波較多,方案選擇基于IMM/JPDA的多目標跟蹤方法估計局部航跡。為降低JPDA數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的計算復雜度,結(jié)合基于馬氏距離構(gòu)造的橢圓關(guān)聯(lián)門和基于車輛非完整性約束構(gòu)造的扇形關(guān)聯(lián)門,實現(xiàn)關(guān)聯(lián)門的自適應調(diào)整.減少關(guān)聯(lián)雜波的干擾。其次,結(jié)合傳感器的配置與特性,對目標的航跡狀態(tài)進行空間對準和時間對準,按照航跡點間的歐氏距離和互協(xié)方差選擇融合模式,進行局部航跡融合。最后,為驗證多目標跟蹤和航跡融合方法的有效性與實用性,分別設計基于MATLAB/PreScan環(huán)境的仿真試驗和基于智能清掃車平臺的實車試驗。研究結(jié)果表明:在橫、縱方向上,融合后的系統(tǒng)狀態(tài)都比單一傳感器的估計狀態(tài)更為準確.融合結(jié)果對單一傳感器的估計誤差有35%以上的提升;實車試驗證明,該方案能有效融合ESR毫米波雷達和Mobileye單目前視相機的狀態(tài)估計信息.能基本正確地跟蹤目標和估計航跡;融合狀態(tài)的橫、縱向誤差都在可接受范圍以內(nèi),且融合狀態(tài)比單一傳感器的估計波動更小。