在这个课程中,我们详细讨论了雷达在自动驾驶汽车感知中的关键角色。我们从基本原理出发,介绍了信号传播和目标响应生成的过程。进一步深入研究了实时定位目标所需的Range Doppler生成。使用MATLAB编写了生成目标场景的代码,包括FMCW波形的创建,以及使用FFT和CFAR处理技术生成距离多普勒地图(RDM)。在项目的第二部分,我们利用MATLAB的Driving Scenario Simulator进行部署,实现了多对象的跟踪和聚类分析。完成此项目需要下载并安装MATLAB,并确保环境准备就绪。详细操作步骤包括创建MathWorks帐户、下载安装程序并完成安装。
MATLAB雷达目标生成与检测的运动目标识别代码
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算法概述:
该算法适用于静态场景下的运动目标检测与跟踪任务。其核心思想是利用当前帧与背景图像的差异来检测运动目标。
主要步骤:
背景建模: 获取一段时间的视频序列,通过统计方法建立稳定的背景模型。
差分图像计算: 将当前帧与背景模型进行差分运算,得到包含运动目标信息的差分图像。
目标分割: 对差分图像进行阈值分割,提取出运动目标区域。
形态学处理: 对分割后的目标区域进行形态学操作,例如腐蚀、膨胀等,以消除噪声和连接断裂的目标区域。
目标跟踪: 利用目标的特征信息,例如位置、大小、形状等,对目标进行跟踪。
Matlab实现:
可以使用Matlab提供的图像处理工具箱和视频处理工具箱实现该算法,例如:
imread() 函数读取图像
imsubtract() 函数计算差分图像
imbinarize() 函数进行阈值分割
bwmorph() 函数进行形态学操作
vision.ForegroundDetector 对象进行前景检测
vision.BlobAnalysis 对象进行目标分析和跟踪
算法特点:
计算简单,易于实现
对光照变化较为敏感
对背景的稳定性要求较高
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