基于MATLAB的FMCW激光雷达自动驾驶环境感知系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用FMCW激光雷达实时采集环境数据，通过高精度距离与速度测量实现障碍物检测、跟踪及分类。系统集成了点云生成与运动目标识别功能，为自动驾驶车辆提供可靠的环境感知支持。

详 情 说 明

基于FMCW激光雷达的自动驾驶环境感知系统

项目介绍

本项目实现了一个基于调频连续波（FMCW）激光雷达的自动驾驶环境感知系统。系统通过处理原始FMCW激光雷达回波信号，结合车辆位姿与环境参数，实时生成高精度三维点云地图，并实现障碍物检测、跟踪与分类功能。该系统能够为自动驾驶车辆提供精确的环境感知能力，支持安全导航和高级驾驶辅助决策。

功能特性

• 高分辨率点云生成：通过FMCW信号处理技术，实现亚毫米级精度的距离和速度测量
• 实时数据配准与分割：融合多帧点云数据，有效分离静态背景与动态目标
• 多目标跟踪：基于扩展卡尔曼滤波的多目标跟踪算法，精确估计动态障碍物运动状态
• 障碍物分类识别：利用点云特征实现行人、车辆、交通标志等不同障碍物的准确分类
• 轨迹预测：基于运动学模型的动态障碍物轨迹预测，支持3-5秒短期预测

使用方法

1. 数据采集：启动激光雷达硬件模块，收集原始I/Q回波数据
2. 系统初始化：载入校准参数和环境补偿系数
3. 数据处理：运行主处理程序，系统将自动完成信号解调、点云生成和障碍物分析
4. 结果可视化：实时显示三维点云地图和检测到的障碍物信息
5. 导出结果：保存点云数据、障碍物状态及预测轨迹

系统要求

• 硬件环境：Intel i7以上处理器，16GB以上内存，NVIDIA GTX 1080以上显卡
• 软件依赖：MATLAB R2020a或以上版本，Computer Vision Toolbox，Signal Processing Toolbox
• 外部库：Point Cloud Processing Library，Navigation Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统核心处理流程，实现了信号解调、点云配准、障碍物检测与跟踪等关键功能。具体包括：完成FMCW回波信号的傅里叶变换分析以提取距离和速度信息，通过点云配准算法构建环境三维地图，运用聚类方法实现障碍物初步识别，结合多帧数据关联实现目标连续跟踪，并基于机器学习模型进行障碍物类型分类，最终输出环境感知结果用于自动驾驶决策。