【技术实现步骤摘要】
一种基于摄像头与毫米波雷达融合的改进匈牙利算法目标跟踪匹配方法
[0001]本专利技术属于汽车驾驶
，具体涉及一种基于摄像头与毫米波雷达融合的改进匈牙利算法目标跟踪匹配方法。
技术介绍
[0002]随着汽车工业的不断进步和我国经济水平的不断提高，我国汽车保有量不断被增加。但是同时带来很多问题，如频发的交通事故，愈发严重的环境污染和交通堵塞等。根据研究机构的调查显示，驾驶员的不良驾驶行为和不严格遵守交通规则是导致各类交通事故频发的主要原因。目前各大厂商在不断优化汽车结构和应用高强度材料提高汽车被动安全的同时，依靠技术不断迭代升级的高级驾驶辅助系统 (ADAS)正在发挥着强大的作用。ADAS系统可以在紧急情况下警示驾驶员或者主动采取必要的安全措施，这在很大程度上可以降低交通事故发生的概率和严重程度。
[0003]目前常用的传感器有激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波雷达等。毫米波雷达和摄像头是ADAS系统最常见的传感器，具有成本低廉的优点且技术比较成熟，便于实现工业化和产业化应用。摄像头具有成本低，可以识别不同物体...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于摄像头与毫米波雷达融合的改进匈牙利算法目标跟踪匹配方法，其特征在于：包括系统采用的传感器，所述系统采用的传感器发送到融合中心的目标集合为Φ
radar,refr
、Φ
camera,refc
，其中角标radar表示来自传感器毫米波雷达，角标refr表示参考坐标系是来自毫米波雷达；目标跟踪匹配方法包括以下步骤：S1、对多传感器数据进行时间配准；S2、对多传感器数据进行空间配准；S3、传感器目标－系统航迹匹配；所述传感器目标－系统航迹匹配包括以下步骤：A.对已匹配目标进行筛除：在单传感器本地进行目标检测跟踪时，单传感器本地维护着一个航迹集合并被分配一个航迹ID，用来分辨跟踪的哪一个目标，目标集合发送到融合中心之后，使其与融合中心维护的目标航迹集合ID进行匹配，若存在相同ID，则表示是同一个跟踪的目标，直接匹配；B.计算关联矩阵M：计算未匹配的目标集合中每一个目标与未匹配的系统航迹中每一个航迹之间的距离相似度，填充至关联矩阵的对应位置，距离相似度的计算方式如下：C.最大连通子图切分，包括以下步骤：步骤一、对关联矩阵进行二值化形成新图G：步骤二、子图切分：采用数据结构方法和广度优先搜索，使用带回溯的深度优先搜索，可以划分出最大连通子图的数目以及所包含的节点，将其记录下来，并为每一个子图形成新的关联矩阵，关联矩阵的对应位置的值，取自最初的关联矩阵M，表示目标与系统航迹的距离相似度，得到了关联矩阵集合Ms＝{M1,M2,...,M
n
}，其中n为所切分的连通子图数量；D.子图内匹配；E.整理与校验。2.根据权利要求1所述的一种基于摄像头与毫米波雷达融合的改进匈牙利算法目标跟踪匹配方法，其特征在于：所述最大连通子图切分步骤中新图G的新图矩阵中，新图矩阵中的每一个元素的值如下：i＝0,1,2,...,size(unassignedobjs)
‑
1,j＝0,1,2,...,size(unassignedtracks)
‑
1。3.根据权利要求2所述的一种基于摄像头与毫米波雷达融合的改进匈牙利算法目标跟踪匹配方法，其特征在于：所述S3最大连通子图切分中的新图矩阵中，M
i,j
表示关联矩阵对应位置的值＝距离相似度，th
sensor1
表示传感器1与系统航迹匹配时设定的阈值，size(unassignedobjs)表示未匹配的目标数量，也就是关联矩阵的行/列数，size(unassignedtracks)表示未匹配的系统航迹数量，其值为1表示图中两节点连通，为0表示非连通。4.根据权利要求1所述的一种基于摄像头与毫米波雷达融合的改进匈牙利算法目标跟
踪匹配方法，其特征在于：所述S1中的时间配准为：取摄像头与毫米波目标集合中较新的时间戳t作为预测到时刻，即然后采用卡尔曼滤波的预测步将时间戳早于预测到时刻的目标，以常速度模型，预测到此时间戳；卡尔曼滤波的预测步公式如下：系统状态方程为：x
k
＝Ax
k
‑1+Bu
k
‑1+w
k
‑1则预测步根据上一时刻(k
‑
1时刻)的后验估计值来估计当前时刻(k时刻)的状态，得到k时刻的先验估计值：k时刻的...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗马思阳，王利杰，万印康，
申请(专利权)人：苏州广目汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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