作者：麦新晨,杨明,王春香,王冰 单位：上海交通大学 出版：《上海交通大学学报》2011年第07期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSHJT2011070150 DOC编号：DOCSHJT2011070159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对城市道路环境，提出了一种基于激光雷达和视觉的车辆检测与跟踪方法.首先，采用透视变换和多传感器联合标定，根据激光雷达数据生成包含车辆假设的兴趣区域，以提高车辆检测的可靠性和降低图像处理的计算量；然后，提出了一种基于多维特征空间马氏距离的车辆检测算法，通过提取兴趣区域内图像特征向量，并将其与标准向量间的马氏距离作为车辆状态估计；最后，采用Kalman滤波实现车辆运动跟踪.为了提高鲁棒性，将粒子滤波算法与Kalman滤波相结合，以在雷达信息不准确的情况下准确地实现目标状态估计.实验结果表明，该方法在城市环境中取得了比较理想的车辆跟踪效果。

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