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基于超声波传感器阵列的车辆周围目标物识别

2017-08-10分类号:TP212;U463.6

【作者】辛喆  邹若冰  李升波  俞佳莹  戴一凡  陈海亮  
【部门】中国农业大学工学院  清华大学汽车工程系  
【摘要】为了对车辆环境信息进行探测与识别,提高道路交通安全,该文研究了利用超声波传感器阵列识别车辆环境目标类型的方法:以分类器为核心,搭载目标物区分算法,实现对目标物的实时探测与区分。首先根据车辆周围环境信息提取了具有一定形状特征的典型目标物,分别为平板、圆柱和角形3种类型,以支持向量机(support vector machine,SVM)为分类器建立分类模型,根据目标物形状不同构造与优选分类特征指标集;依托分类结果建立目标物的类型区分算法,得到每一时刻各类目标物的概率值。仿真结果表明:分类模型的分类准确率达到
【关键词】驾驶辅助  超声波传感器阵列  目标识别  支持向量机
【基金】国家自然科学基金面上项目(51575293);国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(51622504);; “十三五”国家重点研发计划课题项目(2016YFB0100906);; 国家国际科技合作专项(2016YFE0102200)
【所属期刊栏目】清华大学学报(自然科学版)
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