一种目标车换道工况下的快速识别方法

摘要

一种目标车换道工况下的快速识别方法属于智能汽车环境感知技术领域，其特征在于，采用机器视觉和雷达相结合的方法采集本车和目标车之间的横向距离、纵向距离、相对速度及同车道可能性共四个特征量，对每一轮检测中目标车辆的特征数据进行比较和量化，再对同车道可能性数据进行补偿修正，并对漏检车辆的参数进行跟踪预测，最后通过用两层BP神经网络训练得到的这些特征值对识别目标车的权重来计算每辆车的置信度，一旦越过设定的置信度阈值，便被识别为危险目标。在正常操作工况下，本发明可以准确、稳定地识别目标车，相比于单纯依靠雷达的识别技术，可提高对目标车状态变化的适应能力。