【信息融合】雷达和视觉合成数据的目标级传感器融合【含Matlab源码 3852期】

最新推荐文章于 2025-07-16 10:46:11 发布

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Matlab信号处理（仿真科研站版）

⛄一、 MDPDA算法水下潜艇与航行器信息融合

1 数据融合（信息融合）
将经过集成处理的多传感器信息进行合成，形成一种对外部环境或被测对象某一特征的表达方式称为信息融合。常见由以下几种信息融合方法。
（1）综合平均法，即把各传感器数据求平均，乘上权重系数；
（2）贝叶斯估计法，通过先验信息和样本信息得到后验分布，再对目标进行预测；
（3）D-S法，采用概率区间和不确定区间判定多证据体下假设的似然函数进行推理；
（4）神经网络法，以测量目标的各种参数集为神经网络的输入，输出推荐的目标特征或权重；
（5）kalman法、专家系统法等。。。

2 雷达和视觉合成数据的目标级传感器融合
雷达和视觉合成数据的目标级传感器融合是一种将雷达和视觉传感器的数据进行融合的方法，以提高目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性。通过将雷达和视觉传感器的数据进行融合，可以获得更全面和准确的目标信息，从而提高自动驾驶、智能交通系统等领域的性能。

在MATLAB中，可以使用雷达和视觉合成数据的目标级传感器融合的代码实现。这些代码可以通过定义传感器配置和使用场景生成器工具箱来合成雷达和视觉观察。同时，还可以使用扩展卡尔曼滤波器来将车辆的状态传播到未来，并通过比较投影状态值与当前测量值来执行目标跟踪。

雷达和视觉合成数据的目标级传感器融合原理是将雷达和视觉传感器的数据进行融合，以提高目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性。该方法结合了雷达和视觉传感器的优势，能够在不同环境和条件下更好地感知和理解周围的目标。

具体原理如下：
（1）数据获取：雷达传感器通过发射和接收电磁波来探测周围目标的位置和速度，而视觉传感器则通过摄像头获取图像信息。
（2）数据预处理：对雷达和视觉传感器的数据进行预处理，包括去噪、滤波、校准等操作，以提高数据质量和一致性。
（3）特征提取：从雷达和视觉数据中提取目标的特征，例如目标的位置、速度、大小、形状等。
（4）数据关联：将雷达和视觉数据进行关联，即将雷达和视觉传感器所观测到的同一目标进行匹配，以建立目标的对应关系。
（5）目标跟踪：基于关联的结果，使用跟踪算法对目标进行连续跟踪，以估计目标的轨迹和状态。
（6）目标融合：将雷达和视觉传感器的跟踪结果进行融合，得到更准确和完整的目标信息。
（7）目标识别：基于融合后的目标信息，使用目标识别算法对目标进行分类和识别，以进一步理解目标的属性和行为。
（8）应用：将融合后的目标信息应用于各种应用场景，例如自动驾驶、智能交通、安防监控等。

⛄二、部分源代码

clear all
close all
clc

%% Parameters

% Assignment gate value
AssignmentThreshold = 30; % The higher the Gate value, the higher the likelihood that every track…
% will be assigned a detection.

% M/N initiation parameters
% The track is “confirmed” if after N consecutive updates at
% least M measurements are assigned to the track after the track initiation.
N = 5;
M = 4;

% Elimination threshold: The track will be deleted after EliminationTH # of updates without
% any measurement update
EliminationTH = 10; % updates

% Measurement Noise
R = [22.1 0 0 0
0 2209 0 0
0 0 22.1 0
0 0 0 2209];

% Process noise
Q= 7e-1.*eye(4);

% Performance anlysis parameters:
XScene = 80;
YScene = 40;
% PerfRadius is defined after scenario generation

%% Generate the Scenario

% Define an empty scenario.
scenario = drivingScenario;
scenario.SampleTime = 0.01; % seconds
SensorsSampleRate = 0.1; % seconds

EgoSpeed = 25; % m/s

%% Simple Scenario (Choice #1)

% Load scenario road and extract waypoints for each lane
Scenario = load(‘SimpleScenario.mat’);
WPs{1} = Scenario.data.ActorSpecifications(2).Waypoints;
WPs{2} = Scenario.data.ActorSpecifications(1).Waypoints;
WPs{3} = Scenario.data.ActorSpecifications(3).Waypoints;

road(scenario, WPs{2}, ‘lanes’,lanespec(3));

% Ego vehicle (lane 2)
egoCar = vehicle(scenario, ‘ClassID’, 1);
egoWPs = circshift(WPs{2},-8);
path(egoCar, egoWPs, EgoSpeed);

% Car1 (passing car in lane 3)
Car1 = vehicle(scenario, ‘ClassID’, 1);
Car1WPs = circshift(WPs{1},0);
path(Car1, Car1WPs, EgoSpeed + 5);

% Car2 (car in lane 1)
Car2 = vehicle(scenario, ‘ClassID’, 1);
Car2WPs = circshift(WPs{3},-15);
path(Car2, Car2WPs, EgoSpeed -5);

% Ego follower (lane 2)
Car3 = vehicle(scenario, ‘ClassID’, 1);
Car3WPs = circshift(WPs{2},+5);
path(Car3, Car3WPs, EgoSpeed);

% Car4 (stopped car in lane 1)
Car4 = vehicle(scenario, ‘ClassID’, 1);
Car4WPs = circshift(WPs{3},-13);
path(Car4, Car4WPs, 1);

ActorRadius = norm([Car1.Length,Car1.Width]);
%---------------------------------------------------------------------------------------------
%% Waypoint generation (Choice #2)

% % Load scenario road and extract waypoints for each lane
% WPs = GetLanesWPs(‘Scenario3.mat’);
% % Define road wtr the middle lane waypoints
% road(scenario, WPs{2}, ‘lanes’,lanespec(3));
% %%%%%%%%%%%% BE CAREFUL OF LANESPACE(3) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% % Ego vehicle (lane 2)
% egoCar = vehicle(scenario, ‘ClassID’, 1);
% path(egoCar, WPs{2}, EgoSpeed); % On right lane
%
% % Car1 (passing car in lane 3)
% Car1 = vehicle(scenario, ‘ClassID’, 1);
% WPs{1} = circshift(WPs{1},20);
% path(Car1, WPs{1}, EgoSpeed + 2);
%
% % Car2 (slower car in lane 1)
% Car2 = vehicle(scenario, ‘ClassID’, 1);
% WPs{3} = circshift(WPs{3},-50);
% path(Car2, WPs{3}, EgoSpeed -5);

%---------------------------------------------------------------------------------------------

%% Create a Tracker
% Create a |<matlab:doc(‘multiObjectTracker’) multiObjectTracker>| to track
% the vehicles that are close to the ego vehicle. The tracker uses the
% |initSimDemoFilter| supporting function to initialize a constant velocity
% linear Kalman filter that works with position and velocity.
%
% Tracking is done in 2-D. Although the sensors return measurements in 3-D,
% the motion itself is confined to the horizontal plane, so there is no
% need to track the height.
tracker = multiObjectTracker(‘FilterInitializationFcn’, @initSimDemoFilter, …
‘AssignmentThreshold’, 30, ‘ConfirmationParameters’, [4 5]);
positionSelector = [1 0 0 0; 0 0 1 0]; % Position selector
velocitySelector = [0 1 0 0; 0 0 0 1]; % Velocity selector

%% Define Sensors and Bird’s Eye Plot
sensors = SensorsConfig(egoCar,SensorsSampleRate);

BEP = createDemoDisplay(egoCar, sensors);
BEP1 = createDemoDisplay(egoCar, sensors);

%% Fusion Loop for the scenario

Tracks = [];
count = 0;
toSnap = true;
TrackerStep = 0;
time0 = 0;
currentStep = 0;
Performance.Actors.Ground = [];
Performance.Actors.EATracks = [];
Performance.Actors.MATracks = [];
Performance.MeanDistance.EA = [];
Performance.MeanDistance.MA = [];
Performance.GhostActors.EA = [];
Performance.GhostActors.MA = [];
while advance(scenario) %&& ishghandle(BEP.Parent)
currentStep = currentStep + 1;
% Get the scenario time
time = scenario.SimulationTime;

% Get the position of the other vehicle in ego vehicle coordinates
ta = targetPoses(egoCar);

% Simulate the sensors
detections = {};
isValidTime = false(1,length(sensors));
for i = 1:length(sensors)
    [sensorDets,numValidDets,isValidTime(i)] = sensors{i}(ta, time);
    if numValidDets
        for j = 1:numValidDets
            % Vision detections do not report SNR. The tracker requires
            % that they have the same object attributes as the radar
            % detections. This adds the SNR object attribute to vision
            % detections and sets it to a NaN.
            if ~isfield(sensorDets{j}.ObjectAttributes{1}, 'SNR')
                sensorDets{j}.ObjectAttributes{1}.SNR = NaN;
            end
        end
        detections = [detections; sensorDets]; %#ok<AGROW>
    end
end

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]陈寅,林良明,颜国正.D-S证据推理在信息融合应用中的存在问题及改进[J].系统工程与电子技术. 2000,(11)

[2]邓肯·麦克尼尔.多传感器数据融合：基于卡尔曼滤波和神经网络的方法[M].机械工业出版社, 2005

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰