基于信息融合的发动机全系统故障诊断研究

针对传统发动机故障诊断的不足,利用多传感器信息融合技术可以提高故障诊断精度的特点,将多传感器信息融合技术引入发动机故障诊断,提出了基于多传感器信息融合的发动机全系统故障诊断策略。     

基于检测无迹信息融合算法的多传感融合方法

针对单一传感器对目标车辆识别准确率低的问题,提出一种基于毫米波雷达和摄像头信息融合的目标跟踪方法,同时,基于扩展信息融合(EIF)和无迹信息融合(UIF)原理建立了检测无迹信息融合(CUIF)算法,对多传感器信息进行融合。CUIF算法采用分布式融合结构,将来自不同传感器的轨迹相互关联并融合以获得目标轨迹,并利用分布式检测系统对获取的传感器延迟信息进行实时系统状态补偿,从而解决了单传感器信号延迟、丢包等问题。通过CarSim与Simulink联合搭建仿真和试验平台对所研究的融合模型进行算法验证。试验结果表明,CUIF算法的目标丢失率比EIF和UIF减少了10%以上,它将时间延迟缩短至5 ms,满足系统对实时性的要求。     

A Research on the Technique of Driving Behavior Identification Based on Information Fusion

通过分析选定驾驶行为的组成主因子,并采用层次分析法确定其权重系数;基于所采集的各主因子 的传感器信号,采用BP神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器信息融合方法进行驾驶行为识别.仿真结果表明:提出的基于多信息融合的驾驶行为识别方法能准确地识别出常见的驾驶行为.     

信息融合中实时数据库关键技术

多传感器信息融合是智能研究领域中的基础之一。近年来,多传感器信息融合技术获得了普遍的关注和广泛的应用。本文介绍了数据融合数据库设计目标,融合中数据库的设计方案,描述了融合中所用到的实时数据库系统特点,信息融合中实时数据库的关键技术,最后对实时数据库系统中数据库的整体设计、实时系统与实时数据库的通信、实时库与历史库的通信、数据采集等问题进行分析和说明。     

面向低速清扫车的信息融合车辆跟踪方法

交通参与者运动的准确跟踪与预测对智能车行为决策的有效性至关重要。传统运动目标的跟踪系统多采用单一传感器，难以保证数据的精度与可信度。为提高系统的鲁棒性与可靠性，设计一种融合毫米波雷达和相机的目标跟踪方案，该方案针对多目标的特征级信息进行融合。首先，考虑低速行驶的自动驾驶清扫车所处环境杂波较多，方案选择基于IMM/JPDA的多目标跟踪方法估计局部航迹。为降低JPDA数据关联的计算复杂度，结合基于马氏距离构造的椭圆关联门和基于车辆非完整性约束构造的扇形关联门，实现关联门的自适应调整，减少关联杂波的干扰。其次，结合传感器的配置与特性，对目标的航迹状态进行空间对准和时间对准，按照航迹点间的欧氏距离和互协方差选择融合模式，进行局部航迹融合。最后，为验证多目标跟踪和航迹融合方法的有效性与实用性，分别设计基于MATLAB/PreScan环境的仿真试验和基于智能清扫车平台的实车试验。研究结果表明：在横、纵方向上，融合后的系统状态都比单一传感器的估计状态更为准确，融合结果对单一传感器的估计误差有35%以上的提升；实车试验证明，该方案能有效融合ESR毫米波雷达和Mobileye单目前视相机的状态估计信息，能基本正确地跟踪目标和估计航迹；融合状态的横、纵向误差都在可接受范围以内，且融合状态比单一传感器的估计波动更小。     

信息融合技术在汽油机过渡工况空燃比控制中的应用

对多传感器信息融合技术作了简要介绍,并结合汽油机过渡工况空燃比控制系统的要求与特点,探讨了信息融合技术用于空燃比控制系统的基本层次结构。将信息融合的层次与空燃比控制的功能相对应,提出了汽油机过渡工况空燃比控制的信息融合模型,进而对汽油机空燃比系统中信息融合在不同层次上的实现方法进行了讨论。     

一种基于传感器的目标航迹起始决策算法在摄像头与毫米波雷达融合系统的应用

自动驾驶L2级别相关的如ACC、AEB、LKA、ELK、TJA等功能实现的准确度和驾乘舒适度在很大程度上依赖于融合算法的目标的稳定性、正确性和及时性,因此融合算法已成为多传感器融合系统中的最重要的算法之一。一个被传感器量测到的目标是否能够成为系统认可的目标并开始形成被系统认可的航迹,是多传感器融合算法的重要部分。文章介绍了一种摄像头与毫米波雷达的融合系统,并展示了一种基于传感器对量测特点的航迹起始决策算法在该系统中的应用,有效地提高了摄像头与毫米波雷达融合系统中航迹起始的准确率。     

雷达与视频融合的交通信息感知技术研究

交通信息感知作为交通信息基础设施最为关键的功能之一，可为交通态势预判、信号控制等交通应用场景提供重要的数据与决策支撑，是践行“交通强国”战略的基石。目前，常用交通信息感知手段主要包括地磁线圈、雷达、视频、红外等，但这些单一的交通信息感知设备普遍存在信息感知不全面、精度不高的问题。本文研究基于雷达与视频融合的交通信息感知技术，将毫米波雷达和视觉传感器两者的检测数据有机融合，从而实现大范围、精准而全面的交通信息感知，以期为交通的智能化、信息化发展奠定基础。     

自动驾驶中周围车辆识别与信息地图构建技术

为提高自动驾驶时单传感器对周围车辆识别成功率及工程实用性,提出了一种基于相机图像与激光雷达信息相融合的车辆识别和地图构建方法.对相机与激光雷达进行了联合标定和时间配准.对图像中的车辆阴影与激光雷达检测信息进行提取,获得两者间的坐标关联度特征,并根据其阈值范围确定周围是否存在车辆.将相机图像信息与激光雷达检测信息进行融合...     

对高速公路移动目标跟踪的多传感器采集数据融合

针对目前多传感器数据融合算法存在的问题,提出了一种基于冗余信息的多传感器数据融合算法。此算法利用分布式融合结构的优点和强跟踪滤波对于机动目标获得局部状态估计值,通过提取各局部状态估计之间存在的冗余信息建立局部状态估计间的相互支持度,从而实现对其权系数动态的合理分配;通过理论分析和Monte-Carlo仿真表明,本文提出的算法得到的融合估计效果明显地优于利用单传感器测量数据得到的滤波估计结果,算法受外界随机干扰的影响较小,也证明了用分布式融合结构和强跟踪滤波对机动目标的局部状态估计值可信度高,基于冗余信息的多传感器数据融合算法具有较好的鲁棒性。