The invention discloses a target tracking system and a tracking method for an unmanned vehicle. The tracking system comprises a vehicle-borne radar system composed of a lidar and a millimeter-wave radar and a robot operating system Robot Operating System (ROS); the lidar is mounted on the top of the vehicle, and the measuring accuracy is relatively high, but the measuring capacity is high. It is easy to be affected by illumination and other environment. Millimeter-wave radar is installed at the license plate in front of the vehicle. Its measurement accuracy is relatively low, but it is less affected by external environment. The combination of the radar system can improve the measurement accuracy. There are radar sensor nodes and traceless Kalman in the node set of ROS. Filter estimator node, through lossless Kalman filter algorithm, uses a series of sigma points to generate state through nonlinear transformation, and uses these estimated sigma points to cover state estimation points and covariance, thus completing the fusion of the data received by the radar system and achieving target tracking.
【技术实现步骤摘要】
一种应用于无人驾驶汽车的目标跟踪系统及跟踪方法
本专利技术涉及车用目标跟踪系统及方法,具体地说是一种用于装载有车载雷达系统的无人驾驶汽车的基于无损卡尔曼滤波的目标跟踪系统及方法。
技术介绍
无人驾驶汽车在进行无人驾驶的时候需要对环境进行感知,从而根据环境信息实现对车辆的控制和路径的规划,而这一过程要依靠相对应的车载传感器。这些传感器主要包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外相机、GPS和惯导系统等。毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强,具有全天候、全天时的优点,但是探测精度低;而激光雷达探测精度高但容易受外界环境干扰。因此,相比于单一传感器,激光雷达和毫米波雷达组合而成的车载雷达系统,稳定性更强。针对上述的车载雷达系统,可以实现对行人、其他车辆以及车辆自身等目标的状态估计和跟踪。在众多相关的信息融合算法中,无损卡尔曼滤波更适用于非线性系统,并且能够避免普通卡尔曼滤波和增强卡尔曼滤波的缺陷。因此将无损卡尔曼滤波与搭载有该系统的无人驾驶汽车结合起来,可以使得探测结果更加稳定,系统整体的实用性更强。机器人操作系统RobotOperatingSystem(ROS),提供一组实用工具和软件库以及开源功能包,可以搭建一整套针对无人驾驶系统的运行框架。ROS运行时是由被称之为节点(Node)的多个松耦合的进程组成,在实际工程中,这种结构的设计可以根据要求快速地修改所需的功能模块。因此将目标跟踪算法在ROS中实现可以大大提高算法的灵活性。当前技术中,申请号“201210555170.7”,申请公布号为“CN103889047A”的专利“一种基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法”以及 ...
【技术保护点】
1.一种应用于无人驾驶汽车的目标跟踪系统,其特征在于,包括由激光雷达和毫米波雷达组成的车载雷达系统与机器人操作系统ROS;所述激光雷达安装在车辆的顶部,所述毫米波雷达安装在车辆前方车牌处;机器人操作系统ROS的节点集合中存在雷达传感器节点和无损卡尔曼滤波估计器节点。
【技术特征摘要】
1.一种应用于无人驾驶汽车的目标跟踪系统,其特征在于,包括由激光雷达和毫米波雷达组成的车载雷达系统与机器人操作系统ROS;所述激光雷达安装在车辆的顶部,所述毫米波雷达安装在车辆前方车牌处;机器人操作系统ROS的节点集合中存在雷达传感器节点和无损卡尔曼滤波估计器节点。2.一种应用于无人驾驶汽车的目标跟踪方法,基于权利要求1的目标跟踪系统,其特征在于,将无损卡尔曼滤波算法(UKF)应用到无人驾驶汽车车载雷达系统中,具体包括以下步骤:(1)对车载雷达系统进行标定;(2)接收解算车载雷达系统的数据并进行标记;(3)基于机器人操作系统ROS使用无损卡尔曼滤波处理数据,得到目标状态的估计。3.根据权利要求2所述的一种应用于无人驾驶汽车的...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈晓冬,向易,蔡怀宇,汪毅,
申请(专利权)人:天津大学,
类型:发明
国别省市:天津,12
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