针对单一传感器对前方车辆识别准确率低的问题,基于多传感器融合模型建立了1种目标车辆识别方法.首先开展摄像头与毫米波雷达的联合标定,实现多传感器在时空上的融合;然后引入全局最近邻算法对雷达和摄像头各自采集的目标序列与跟踪目标进行数据匹配,确定跟踪目标的2组局部估计;最后通过D-S证据理论对2组目标序列进行优化组合,获取车辆行驶状态的最优结果,从而实现对目标的识别.通过Matlab/Simulink联合搭建试验平台对所研究的融合模型进行算法验证.试验结果表明:该融合算法在不同天气条件下对目标的平均检测率为88.3％,可实现对目标车辆的准确识别与跟踪.
信息融合 数据匹配 全局最近邻 D-S证据理论 目标识别