多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用_多传感器融合技术应用研究

信息融合

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多传感器信息融合技术在智能驾驶系统
中的应用 
2011-06-14 19:21:29
来源
:
互联网   
 
摘  要介绍了当今国际上流行的几种智能驾驶系统，并分析了采用单一传感器
的驾驶系统中存在的问题，给出了信息融合技术的原理和结构。讨论了多传感
器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用算法及其有待进一步解决的问题。
 
　　关键词贝叶斯估计  信息融合  障碍探测  智能驾驶
　　随着传感器技术、信息处理技术、测量技术与计算机技术的发展，智能驾
驶系统辅助驾驶系统—无人驾驶系统也得到了飞速的发展。消费者越来越注
重驾驶的安全性与舒适性，这就要求传感器能识别在同一车道上前方行驶的汽
车，并能在有障碍时提醒驾驶员或者自动改变汽车状态，以避免事故的发生。
国际上各大汽车公司也都致力于这方面的研究，并开发了一系列安全驾驶系统，
如碰撞报警系统、偏向报警系统和智能巡游系统等。国内在
这些方面也有一定的研究，但与国外相比仍存在较大的差距。本文将主要讨论
多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用。
 和  系统中存在的问题
 系统中的误识别问题
　　 系统中经常使用单一波束传感器。这类传感器利用非常狭窄的波
束宽度测定前方的车辆，对于弯曲道路见图 ，前方车辆很容易驶出传感
器的测量范围，这将引起智能巡游系统误加速。如果前方车辆减速或在拐弯处
另一辆汽车驶入本车道，碰撞报警系统将不能在安全停车范围内给出响应而容
易产生碰撞。类似地，当弯曲度延伸时见图 ，雷达系统易把邻近道路的
车辆或路边的防护栏误认为是障碍而给出报警。当道路不平坦时，雷达传感器
前方的道路是斜向上，小丘或土堆也可能被误认为是障碍，这些都降低了系统
的稳定性。现在有一些滤波算法可以处理这些问题并取得了一定效果，但不
能彻底解决。

 系统中存在的场景识别问题