随着社会的进步和人们生活水平的提高,汽车日渐普及,在为人们提供便利的同时,也引起了一系列的交通安全事故的发生,威胁着人们的生命财产安全,其中倒车安全问题更应引起人们的重视。通过对国内外传感器技术及倒车辅助技术的研究,本文围绕倒车安全问题,设计了一种信息融合的倒车雷达影像系统,既充分利用了不同传感器的优势,又对传感器信息进行了融合处理,使倒车的决策信息更准确更可靠。本文的主要内容如下:首先,根据系统的实际应用场景和具体的需求分析,对系统进行了总体设计,包括传感器数据的采集,数据的融合处理和最终信息的输出。其次,使用双目视觉和超声波倒车雷达搭建倒车环境的距离感知平台。对于双目视觉,使用两个广角摄像头采集倒车环境影像,首先使用畸变校正方法对进行广角图像校正,使校正后的图像可以保留大量边缘信息,之后通过立体校正、立体匹配得到倒车环境的视差图,获得障碍物位置后利用三角测距原理获得其深度信息,同时针对双目测距的精度问题,给出了校正方法;对于超声波倒车雷达,针对单收单发倒车雷达在测量位于两个探头之间障碍物时测距结果偏大的问题,给出了三角形测距的改进方法。再次,设计传感器的信息融合算法,根据超声波雷达探头测距范围的不同,设计了雷达探头和双目视觉传感器的空间对准方法;通过研究两种传感器的不同特点,使两种传感器可以优势互补,并设计了基于两级卡尔曼滤波的数据级融合算法,第一级滤波器用于减少噪声干扰,第二级滤波器通过两种传感器数据的相互校正得到最优结果。最后,构建系统运行的软硬件平台,在Smart210开发板上选择嵌入式Linux操作系统搭建软件开发平台,移植OpenCV视觉库作为应用程序的依赖库,设计基于V4L2的双目视频采集程序,使用多线程编程方法实现两种传感器信息的采集,并实现信息融合算法的移植。同时在光线良好,没有视觉遮挡的实验环境下,在约1.5m/s速度的移动情况下,用多种障碍物对系统性能进行测试验证,测试结果表明系统达到预设的性能指标,可以满足倒车环境下的可靠性和实时性要求。