基于多传感信息融合的智能汽车主动防碰撞技术研究开题报告
2020-04-12 08:49:44
1. 研究目的与意义（文献综述）
随着社会的不断进步,汽车正为越来越多的人所使用,而相应的,交通事故也越来越多。全球每年由交通事故造成的人员和财产损失的数目是惊人的,因此,车辆安全问题己引起人们的高度重视。而随着传感技术的发展，多类型的传感器被运用到汽车的主动安全防撞系统上，而对于当今量产汽车，单一的传感器已经不能满足复杂道路情况和对人们安全的要求，现在普遍采用的雷达传感器由于只能提供位置和速度信息，在跟踪目标时容易收到障碍物的干扰，可能会出现误判，所以对于多传感器的应用越来越广泛，能够运用多源信息融合技术，对于复杂的工况，能够进行更加准确地感知和判断，从而得出更加准确地判断，增加了防撞系统的鲁棒性和稳定性。论文提出运用红外传感器和可见光图像传感器的信号融合来进行道路的识别和人的识别，
红外传感器可以弥补夜间可见光传感器的不足，而可见光传感器可以增加白天温度对于防撞系统的干扰，增加了系统的容错性。
2. 研究的基本内容与方案
| 本文依据异类多传感信息融合的理论方法对汽车采集到的传感信息进行融合，即红外传感器和可见光传感器组成的数据，并且应用于汽车的防撞系统。 1.本文拟研究的内容: （1） 从信息采集层面，信息处理层面，信息决策层面，预警控制层面进行研究，对于信息采集层，主要研究红外线和可见光传感器的组合相对于其他传感器融合的图像采集层面的优点。图像预处理层面，将研究图像增强，图像校正，图像去燥和图像配准和图像重采样方面的技术，进而进行融合。决策层面包括对于各种因素的判断技术，预警控制层面则从自动控制层面研究控制方法与对象。 （2） 在（1）的基础上，对于信息处理层面着重研究了NSCT，研究金字塔变换等图像融合算法，比较不同算法之间的优缺点，从而对于有效的融合方法进行后续再处理。 （3） 在数据的采集层重点开展对于人的研究，包括行人信息的采集和驾驶员状态的采集，运用（2）中较为合理多传感器的组合对行人和驾驶员进行信息采集，运用FB-PCA和FB-2DPCA （4） 研究在车辆距离检测中运用红外和可见光的图像传感器，运用汽车减速模型，对于可行性可准确性进行研究。 2.研究技术方案： 对于采集层的数据对比，采用框图法，利用MATLAB的数据对比和分析得出结论。在图像的预处理层，对于图像的处理采用MATLAB的图像处理功能进行处理。在信息的处理层，对于不同的算法，则用Python编程比较。 3. 研究目标： （1） 从信息采集层面，信息处理层面，信息决策层面，预警控制层面构建起汽车的主动安全防撞系统的框架，在图像采集层，得出最优的采集方案，在预处理层，采取合适的方法，最后得到理想的预处理图像，在决策层，最后得到较为理想的控制系统。 （2） 对于不同融合算法得出优缺点的判定和科学比较数据。得出对于后续处理能更加有利的结果。 （3） 在采集层中得出行人和驾驶员数据采集的合理性和正确率，评价方法的科学性。 （4） 在距离判断中，完成对距离的较为准确地判断。
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3. 研究计划与安排
第四周：完成开题报告和文献翻译
第五周-第七周（3月26到4月15）：熟悉信息融合的相关知识和熟悉图像处理软件的编程和应用
4. 参考文献（12篇以上）
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