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。     

基于核相关滤波和运动模型的多目标轨迹跟踪

在自动驾驶系统中,基于视觉的车辆前方多目标检测和轨迹跟踪能够为前方目标的姿态估计、行为分析提供有效信息。针对协同运动信息和核相关滤波跟踪信息的多目标跟踪的不足,使用卷积神经网络YOLOv2检测目标,提出了融合核相关滤波和目标运动信息的多目标轨迹跟踪方法,目的是将运动信息融入到图像特征跟踪容器中,优化运动模型,减少环境噪声造成的目标跟踪丢失、偏离。提出了基于运动信息改进核相关滤波跟踪尺度不变性算法。建立了多目标的检测跟踪容器,提出了结合目标属性、重合度、运动状态、跟踪状态的多目标匹配方法。实验表明,本文算法能够实现一定场景下的多目标的持续实时轨迹跟踪,平均有效跟踪率为92.5%。     

基于全局位置精度损失最小化的路侧多传感器目标关联匹配方法

针对路侧单传感器存在感知盲区、多传感器协同感知存在大量冗余信息且位置精度较差、车辆位姿准确值无法在线获取等问题,提出一种基于全局位置精度损失最小化的路侧多传感器目标关联匹配方法.首先,根据各传感器历史数据,以方差最小化为优化目标进行多传感器权重分配;然后,基于级联KM匹配算法处理多传感器存在大量冗余信息的目标级数据,实...     

基于最小临近点迹和航迹关联的多源目标融合方法

针对智能车辆多传感器的目标融合问题,提出了一种改进的基于欧氏距离与余弦相似度的点迹和航迹数据关联的车用多传感器目标跟踪融合算法。该方法需获取由毫米波雷达系统和Mobileye视觉系统检测到的目标物数据列表,并对两个传感系统检测到的目标物数据进行匹配关联;然后对目标物进行匹配跟踪,更新目标物的生命周期状态;最后对上述两个传感系统输出的目标物的数据进行融合。该算法能够融合视觉系统和雷达系统两个传感系统的优点,以达到精确感知环境信息的目的,从而解决单一传感器难以满足感知系统精度及可靠性需求的问题。     

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。     

基于强跟踪容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计

针对车辆行驶过程中的状态估计问题,提出了基于强跟踪容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。建立了采用Dugoff轮胎模型非线性3自由度车辆估算模型,通过对纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、转向盘转角和车轮轮速低成本传感器信号的信息融合以实现对车辆行驶状态的准确估计。应用驾驶员模拟器进行在环试验结果表明,基于强跟踪容积卡尔曼滤波的估计算法能够较准确地对车辆行驶状态进行估计。     

汽车防撞系统中目标跟踪与防撞决策研究

为了实现汽车主动安全系统中的目标跟踪与防撞,提出了混合式汽车防撞系统信息融合结构模型,采用分级信息融合实现目标跟踪,推导出了基于跟踪残留误差和预测残留误差共同校正的融合算法,并给出了算法的实现结构;提出了基于局部分析的映射变换方法,实现驾驶模型特征向量连续、实时的修正,在此基础之上,利用模糊积分方法融合多种相关信息,确定汽车应采用的安全运行模式,实现主动安全防撞决策。经过大量试验证明:该算法具有很好的稳定性和准确率。     

融合多模型的粒子滤波运动目标实时跟踪算法

提出了一种融合多模型的粒子滤波跟踪新算法(MMGPF),并将其应用于行人与汽车跟踪。此跟踪算法特点在于:(1)将Camshift跟踪算法和AdaBoost分类器的输出作为观测值优化建议概率分布;同时,改进粒子滤波的算法结构,有效地提高了粒子滤波的采样效率;在不影响跟踪性能的情况下,大幅减少了跟踪所需粒子数。(2)用两种描绘子提高对似然性的估计。(3)采用两种有效措施提高算法的实时性。通过多模型融合,有效地解决了目标跟踪过程中由于目标相互遮挡、目标消失再重现、光照变化和目标与背景颜色相近所造成的跟踪丢失。行人和汽车的跟踪试验结果证明该算法具有鲁棒性和实时性。     

基于LO-EKF算法的分布驱动电动汽车状态估计的研究

本文中对分布式驱动电动汽车的状态估计进行研究。首先利用龙伯格状态观测器实时观测对车辆的状态估计影响较大的路面坡度,接着,提出了采用扩展卡尔曼滤波算法,以车辆ESP传感器所获取的数据信息作为观测值,对分布式驱动电动汽车的动力学状态变量进行估计。最后进行Carsim和MATLAB联合仿真。结果表明,基于扩展卡尔曼滤波和龙伯格观测器的车辆状态估计算法能较好的估算出车辆的相关动力学状态值,算法可行,收敛速度较快。     

基于多传感器的军用车辆前方目标提取和融合算法研究

在目标车辆识别算法中,通常采用单一传感器作为感知器件。不论是摄像头还是雷达,都因为自身缺陷导致识别出的目标不准确,给ADAS系统的决策控制带来困难。文章提出了一种基于视觉传感器和毫米波雷达相融合的目标识别算法。该算法利用多传感器信息融合技术,按照本车道前方最危险目标(CIPV)的原则,并结合滤波原理,对目标车辆进行识别、提取和跟踪,以剔除无效目标,保留唯一、有效、可靠、稳定的目标,为ADAS系统的决策控制提供依据。     

1种基于浮动车数据的多车车速融合算法

在浮动车处理技术中,多浮动车样本车速的融合是整个计算的最后1个环节,算法的好坏直接影响到动态交通信息的准确性。从多权重系数和多种路况状态的角度构建了1种新的基于浮动车数据的多车车速融合算法,该算法从浮动车行驶特征等角度,综合考量在表征实时路况时浮动车多车样本间的共性与个性差异去融合多车车速,提高了实时路况的准确性,并且可根据实际交通环境快速调整相关参数。最后通过实证分析对其准确性进行了评估验证,结果表明能有效提高动态交通信息的准确性,具有良好的实用性。     

基于激光雷达的自动驾驶同步定位与建图方法综述

同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术可使自动驾驶车辆在未知环境中根据车载传感器采集到的数据估计自身位姿,建立环境地图,为车辆的规划、决策提供定位信息,是近年来自动驾驶技术研究的热点之一。基于车载激光雷达的点云数据,聚焦SLAM技术在自动驾驶领域的应用,围绕前端里程计、后端优化和回环检测技术,对国内外相关研究进行综述。考虑到单一传感器的局限性,结合目前多传感器融合研究的热点与难点,展望了自动驾驶多传感器融合SLAM技术在自动驾驶领域的机遇与挑战。     

数据融合技术在公路隧道火灾探测系统中的应用

介绍了几种常用公路隧道火灾探测器,如温度探测器、烟雾探测器、火焰探测器等。针对其各自在隧道火灾探测系统中应用时容易产生反应延迟、漏报和误报等缺点,提出了在隧道火灾探测系统中采用经典的自适应加权融合估计算法进行多探测器系统的数据融合。并分别对单传感器、多传感器和异类传感器火灾探测系统的数据融合进行了可信度分配。结果表明,与采用单一类型火灾探测器系统相比,多探测器系统的数据融合结果具有更高的准确度和可信度。     

一种基于多传感器多目标跟踪数据的时间对准方法

在智能交通系统应用中,常常需要利用多种传感器对不同的交通目标进行数据采集,经常遇到时间不同步、数据率不一致的问题。采用BP神经网络算法,提出了一种基于多传感器多目标数据的时间对准方法,较好地解决了多目标跟踪的基础问题,提高了数据融合效率,并通过仿真实验及与传统时间对准方法的比较给出了该方法的优点。     

信息融合技术在汽车ABS系统故障诊断中的应用

针对汽车电控系统故障诊断的复杂性,提出用多传感器信息融合技术来解决该问题的思路。研究了一种决策层信息融合方法(Dempster-Shafer证据推理法)在汽车防抱死系统故障诊断中的应用,并详细介绍了在此实例中的故障识别框架的建立、mass函数的确定、证据合成等内容。结果表明,基于Dempster-Shafer证据推理的决策层信息融合方法能够准确、有效地诊断出ABS系统故障所在的部位。     

基于概率决策的车辆导航系统地图匹配算法

针对城市道路网日益复杂的实际特点,提出基于P ign istic概率方法的地图匹配算法。采用D-S证据理论的多规则数据融合技术,建立了车辆位置信息和方向信息判决规则。引入P ign istic概率理论,有效地利用现有信息扩大各匹配道路之间的信度差异,提高了算法的鲁棒性。对实际行车数据仿真处理结果表明,应用该算法可以较好地解决城市复杂路网地图匹配问题。     

基于激光雷达的SLAM和融合定位方法综述

基于激光雷达的同步定位和建图(SLAM)及融合定位技术是无人驾驶的关键技术.激光雷达可以从环境中获取精确的距离及强度信息,被广泛应用于高精度地图构建及基于地图的匹配定位,可有效增强基于卫星定位在弱GNSS区域的鲁棒性.基于当前无人驾驶背景下激光SLAM及融合定位方法的研究现状,对应用于无人驾驶车辆的激光SLAM和融合定...