基于车载摄像头的车辆前方移动光源轨迹预测算法

• 作者: 罗石 刘志伟 朱大全
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 汽车自适应大灯系统 移动光源轨迹预测 自回归(AR)模型 自适应修正卡尔曼滤波算法
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 计算与测试|Calculation & Test
• 页码范围: 146-149
• 页数: 4页
• 分类号: U463.65|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)09-0146-04

摘要

为增强汽车自适应大灯在夜间多类型光源路况中控制的实时性和准确性.以车载摄像头对前方移动光源位置坐标的捕捉为基础,提出了在自回归模型嵌入自适应修正卡尔曼滤波(KF)算法的预测方法.自回归模型对夜间移动光源的运动轨迹可进行多个时间步长的实时预测,自适应修正KF算法根据车辆当前行驶环境特征,对自回归模型中的移动光源历史轨迹数据存在的偏差进行实时判别修正,以保证模型预测的准确性.仿真结果表明:所提预测算法具有极高的准确性和实时性,可有效提高自适应大灯系统的控制性能.