針對車(chē)輛行駛環(huán)境目標的動(dòng)態(tài)感知問(wèn)題，本團隊研發(fā)了一種基于多源數據融合的智能汽車(chē)目標實(shí)時(shí)檢測系統。本系統基于ROS melodic軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境和Nvidia Xavier硬件開(kāi)發(fā)平臺，集成毫米波雷達和相機等感知設備，實(shí)現了目標實(shí)時(shí)檢測與跟蹤等功能。首先，針對圖像數據實(shí)時(shí)檢測，采用了改進(jìn)Yolov5 網(wǎng)絡(luò )，提升了 檢測速度和識別精度；其次，將毫米波雷達數據進(jìn)行處理，提升了目標實(shí)時(shí)檢測的準確性，并將距離等信息投射到圖像上。同時(shí)，為提升識別精度和速度，本系統設計并實(shí)現了時(shí)空同步、數據融合等相關(guān)環(huán)節。通過(guò) 實(shí)車(chē)實(shí)驗進(jìn)行驗證，實(shí)驗結果表明，在復雜場(chǎng)景下該系統有著(zhù)更準確的識別效果和場(chǎng)景適應能力。
