摘要：交通參與者運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)確跟蹤與預(yù)測(cè)對(duì)智能車行為決策的有效性至關(guān)重要。傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤系統(tǒng)多采用單一傳感器,難以保證數(shù)據(jù)的精度與可信度。為提高系統(tǒng)的魯棒性與可靠性,設(shè)計(jì)一種融合毫米波雷達(dá)和相機(jī)的目標(biāo)跟蹤方案,該方案針對(duì)多目標(biāo)的特征級(jí)信息進(jìn)行融合。首先,考慮低速行駛的自動(dòng)駕駛清掃車所處環(huán)境雜波較多,方案選擇基于IMM/JPDA的多目標(biāo)跟蹤方法估計(jì)局部航跡。為降低JPDA數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的計(jì)算復(fù)雜度,結(jié)合基于馬氏距離構(gòu)造的橢圓關(guān)聯(lián)門和基于車輛非完整性約束構(gòu)造的扇形關(guān)聯(lián)門,實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)門的自適應(yīng)調(diào)整.減少關(guān)聯(lián)雜波的干擾。其次,結(jié)合傳感器的配置與特性,對(duì)目標(biāo)的航跡狀態(tài)進(jìn)行空間對(duì)準(zhǔn)和時(shí)間對(duì)準(zhǔn),按照航跡點(diǎn)間的歐氏距離和互協(xié)方差選擇融合模式,進(jìn)行局部航跡融合。最后,為驗(yàn)證多目標(biāo)跟蹤和航跡融合方法的有效性與實(shí)用性,分別設(shè)計(jì)基于MATLAB/PreScan環(huán)境的仿真試驗(yàn)和基于智能清掃車平臺(tái)的實(shí)車試驗(yàn)。研究結(jié)果表明:在橫、縱方向上,融合后的系統(tǒng)狀態(tài)都比單一傳感器的估計(jì)狀態(tài)更為準(zhǔn)確.融合結(jié)果對(duì)單一傳感器的估計(jì)誤差有35%以上的提升;實(shí)車試驗(yàn)證明,該方案能有效融合ESR毫米波雷達(dá)和Mobileye單目前視相機(jī)的狀態(tài)估計(jì)信息.能基本正確地跟蹤目標(biāo)和估計(jì)航跡;融合狀態(tài)的橫、縱向誤差都在可接受范圍以內(nèi),且融合狀態(tài)比單一傳感器的估計(jì)波動(dòng)更小。