无人地面车辆感知技术综述.pdf
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1、第 卷 第 期(总第 期)年 月火控雷达技术 ()收稿日期:作者简介:李飞()男高级工程师 研究方向为无人车、无人机雷达总体设计无人地面车辆感知技术综述李 飞 呼 斌 孔祥辉 段芳芳(西安电子工程研究所 西安)摘 要:无人地面车辆()由于能够大大降低人员伤亡、作战灵活高效以及无人化设计优势等成为构建兼具轻装部队的机动性和重装部队的杀伤力和生存力的新型目标部队的重要组成 实用的 对智能化的要求非常高要求具备自主寻找、判断和识别目标以及实施作战行动的能力因此研究 系统的感官:场景感知技术变得尤为重要 本文首先介绍了 场景感知技术在单传感器检测和多传感器融合等方面的发展并对 场景感知技术的发展进行了
2、展望包括无人控制飞行器()与 的空地结合、间的数据共享、多传感器数据融合、增强毫米波雷达性能等关键词:无人地面车辆场景感知数据融合中图分类号:文献标志码:文章编号:()引用格式:李飞呼斌孔祥辉段芳芳 无人地面车辆感知技术综述 火控雷达技术():/():():引言在现代战争中陆军从以重装甲、强火力为特征的军事力量向更轻便、反应更迅速、具有高杀伤力与高生存性的目标部队转型具有实用性的无人地面车辆系统的发展成为未来的趋势 与空中 无 人 飞 行 器()相 比 无 人 地 面 车 辆()的运行环境则要复杂得多在技术发展和系统集成等方面所面临的挑战也将是巨大的 无人地面车辆感知系统涉及广泛的技术领域如图
3、 所示火 控 雷 达 技 术第 卷图 研究所涉及的技术领域 无人平台任务管理军用无人平台可以执行侦察、监视乃至作战任务是一种用途非常广泛的武器系统 由此美国有关部门根据未来的军事战略构想针对军事专家就无人平台的使用范围及其优先顺序开展了调查研究其结果如表 所示由表 可以看出:的任务范围涵盖了所有重大军事领域但主要任务被认为是“侦察”美国军事专家认为无人平台执行侵入敌方领域执行情报搜集任务是最有发展前途的表 各种无人平台的使用范围和优先顺序顺序无人航空系统()无人车()无人潜航器无人水面艇侦察侦察情报、监视排除水雷目标位置的确认和指示地雷(爆炸位置)侦测排除水雷反潜作战信号情报收集目标位置确认反
4、潜作战、沿岸防卫通信与数据中继侦察生化武器海洋调查水上作战战斗管理战斗、攻击通信、导航中继特种部队作战侦察生化武器战斗管理沿岸防卫电子战反军事欺骗通信与数据中继物资输送海上巡逻战斗搜索支援信号情报收集情报战 武器、攻击设置隐蔽传感器暂时攻击 电子战沿岸防卫 由于地貌、地形和人工的影响 工作在一个极为复杂的环境中 未来作战系统 很可能运行在任何气候条件下(雨天、雾天及雪天等)不分昼夜有沙尘或其他干扰战场的因素存在也要与友军配合对抗敌军 表 总结了 在公路和越野场景中行驶时感知系统的任务可以看到由于野外环境的复杂性感知系统的任务要比公路行驶时要繁重得多表 感知任务表场景感知系统任务公路寻找并跟踪道
5、路检测并避开障碍检测并跟踪其他车辆检测和识别地标等越野根据战术约束寻找和规划机动路径检测并避开障碍检测、识别和跟踪其他车辆与步兵检测和识别地标识别可供掩护、隐蔽、瞭望点使用的或战术要求的特征等 在行驶中可能会面临各种不同的地形和植被(沙漠、林地、灌木丛、草地、公路和城市等)需要避开各种类型和大小的正障碍(岩石、倒了的树、倒塌的砖墙和过于陡峭的坡等)和负障碍(壕沟和沼泽地等)并且还可能遇到有战术意义的其他特征(森林边界和山脊等)当 沿公路行驶时需要检测道路特征而越野行驶时则需检测符合战术约束(隐蔽、可通过)的机动通道特征 还需要检测、分类和定位各种自然和人造特征(作为地标)以便精确确定自身位置和
6、规划战术路径 无人地面车场景感知技术发展现状 单传感器场景感知 道路和障碍检测对于公路环境在结构化的开阔道路(例如已知宽度和转弯半径等几何特征的干道和高速公路车道标记明显有确定的边缘)上的车道检测已经有了相当多的研究 通常是将事先已知的关于道路几何特征和其他性质的知识与通过感知系统检测到的特征(例如车道标记路边)相结合用以确定车第 期李 飞等:无人地面车辆感知技术综述道和其中车辆的位置 用于车道检测和跟踪的传感器包括立体和单目彩色摄像机还有在夜间和能见度有限情况下使用的前视红外雷达()与结构化的开阔道路不同城市环境中的车辆、行人或建筑物等很有可能遮断开阔道路环境中用于确定车道的很多线索 等人通
7、过检测车道线、路边、停车线、人行横道线、交通标志牌等进行车道检测和跟踪图 被检测出的路面指示标志 对于大多数的道路由于道路边缘存在护栏防护障绿化带等具有强雷达回波的物体 因此可以根据这些物体的回波来检测道路边缘 图 所示为道路边缘的场景成像效果图:图()所示为在具有护栏的道路场景下雷达的成像结果 从中可以看出有两串明显的强回波点就是护栏所成的像 在进行护栏检测时可以参考在视觉系统中道路边缘检测的方法使用霍夫变换寻找图中的两条最明显的直线图()所示图 道路边缘的场景成像效果图 而对于越野环境 等人用贝叶斯分类器将路段从彩色图像背景中分割出来 他们的研究主要针对由红色泥土道路和绿色植被构成的场景并
8、在二者区分度较好的(色相饱和度和亮度)彩色空间展开 虽然此算法受到红色道路的限制但它表明彩色分割可用于非结构化道路的检测和跟踪图 基于 彩色空间的道路检测火 控 雷 达 技 术第 卷 对于障碍检测在结构化道路上开展了对静态正障碍的研究他搭建的三相机立体视觉系统能够检测位于 处的高度为 的物体 在非结构化道路上检测障碍的研究还很少事实上坡度的突变往往会导致障碍检测算法的虚警路上障碍检测的很多技术都采用摄像机作为传感器 尽管通过采用外部照明它们也可用于夜间但在雾天、烟雾及其他能见度受限情况下效果则不佳采用 和 传感器可提高系统在夜晚和有限能见度时的性能但价格昂贵 还受到作用距离的限制图 立体视觉检
9、测障碍物 通过雷达对真实场景的大量实地观测表明可以通过回波特征进行陷阱识别 陷阱识别可以采用特征匹配的方法陷阱的特征包括:一是陷阱后壁有较强回波二是陷阱区域内的地杂波较弱 根据陷阱的特征选择距离上前弱后强的模板进行匹配可以有效提取陷阱的后壁位置最后在雷达原始成像图中提取陷阱图 为陷阱检测提取的陷阱检测效果图图 陷阱检测效果图 车辆和行人检测对运动车辆的提取在视频图像处理中可以采用帧间差法或当背景差法 帧间差法是将相邻的图像帧进行差分有运动目标的区域由于相邻两帧的不同会显现出来 帧间差法实现容易计算速度快但对目标的提取不完整并且提取运动速度较慢的目标难度较大 背景差法需要先得到一个背景图像通过当
10、前图像帧与背景图像的相减提取出运动的目标同时更新背景图像对运动车辆的检测也可以采用毫米波雷达测速实现通过发射多个具有不同调频率的线性调频连续波()波形来获得目标距离和速度的不同线性组合进而解出目标的距离和速度也可以利用各个波形发射周期间的相位变化来检测多普勒频率进而获得目标的速度对于行人检测 等人在摄像机获取的图像中通过检测运动的双腿来检测行人 考虑到行人在走动过程中身体各个部位间的相对运动要比运动车辆复杂得多因此在多普勒谱上与运动车辆相比会有较大的展宽根据这一特征等人从 毫米波雷达获取的回波数据中提取多普勒谱和一维距离像进行运动车辆和行人的区分第 期李 飞等:无人地面车辆感知技术综述图 背景
11、差法示意图图 行人与车辆多普勒谱对比 多传感器融合技术事实上一种传感器不管处理得多么高明也不可能做各种事人们逐渐考虑采用多传感器模式将不同传感器的结果组合起来以实现全天候的鲁棒检测 应用于 上的传感器(彩色摄像机、前视红外、激光雷达和雷达)各自的优缺点总结如下:)彩色摄像机:视频传感器是使用摄像机采集视频信息通过图像处理的方式感知目标和道路场景的信息视频传感器的优势在于成像分辨率较高目标识别比较容易而且数据采集方式简单 其缺点是作用距离较近受天气光照等因素影响明显在夜晚环境无法正常工作)前视红外:红外热像仪采集目标红外辐射的能量进行成像克服了视频传感器在夜晚和光照不足时无法工作的缺点由于车辆的
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