Fahrzeugerkennung und -verfolgung auf der Straße unter Verwendung von MMW-Radar und Monovisionsfusion

Mit dem Potenzial, die Verkehrssicherheit zu erhöhen und wirtschaftliche Vorteile zu bieten, haben intelligente Fahrzeuge ein erhebliches Interesse sowohl bei Akademikern als auch in der Industrie geweckt. Ein robustes und zuverlässiges System zur Fahrzeugerkennung und -verfolgung ist eines der Schlüsselmodule für intelligente Fahrzeuge, um die Umgebung wahrzunehmen. Das Millimeterwellenradar und die monokulare Kamera sind zwei Fahrzeug-Sensoren, die häufig für die Fahrzeugerkennung und -verfolgung verwendet werden. Trotz ihrer Vorteile machen die Nachteile dieser beiden Sensoren sie unzureichend, wenn sie getrennt verwendet werden. Daher wird die Fusion dieser beiden Sensoren als effiziente Methode angesehen, um die Herausforderung anzugehen. Dieses Papier stellt einen kollaborativen Fusionsansatz vor, um das optimale Gleichgewicht zwischen der Genauigkeit der Fahrzeugerkennung und der rechnerischen Effizienz zu erreichen. Das vorgeschlagene Design zur Fahrzeugerkennung und -verfolgung wird umfassend mit einem realen Datensatz evaluiert, der von dem entwickelten intelligenten Fahrzeug gesammelt wurde. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene System Fahrzeuge auf der Straße mit einer Erkennungsrate von 92,36 % und einer Falschalarmsrate von 0 % erkennen kann, wobei es nur zehn Bilder (0,16 s) benötigt, um jedes Fahrzeug zu erkennen und zu verfolgen. Dieses System ist im Kuafu-II intelligenten Fahrzeug für die vierte und fünfte autonome Fahrzeugwettbewerbe installiert, die in China als „Intelligent Vehicle Future Challenge“ bezeichnet werden.