关键词：车载环境感知;;多源信息融合;;多车协同定位;;通信性能影响;;高级驾驶辅助系统;;智能汽车
摘 要：当前,发展智能汽车已成为国家战略,成为推动国家经济战略转型、落实供给侧改革的重要抓手。相比于其他技术,感知能力不足已成为制约智能汽车快速落地的关键瓶颈,只有准确实时地探测和感知到汽车本身所处的环境及周围路况,才能为智能汽车正确的预警与控制决策提供可靠的依据。因此,融合传统车载传感设备、发展高效车载传感装置成为解决问题的重要手段,具有重要的现实意义和工程价值。论文研究内容包括:(1)基于多源信息融合的智能汽车环境感知系统架构研究。论文在分析多源信息融合基础理论和智能汽车环境感知发展历程的基础上,归纳总结单车多传感协同感知与多车多传感协同定位中的信息融合功能框架,分析了智能汽车多传感融合输入数据的主要特征:多源、异构和变尺度,并总结了信息融合感知方法的五大关键技术,为后续单车/多车多传感信息融合感知方法研究奠定理论基础。(2)智能汽车单车多传感信息融合感知方法研究。针对目前智能汽车工程应用领域中单一传感器不能有效地识别前方车辆目标的问题,提出一种基于雷达与摄像头信息融合的目标识别方案;融合方案采用雷达为主摄像头为辅的硬件框架,引入马氏距离进行目标序列的观测值匹配,基于JPDA(联合概率函数)方法进行数据融合,建立起系统的观测模型与状态模型;试验结果显示融合算法准确率远高于单一传感器。(3)智能汽车多车多传感协同定位感知方法研究。论文提出了多车多传感协同定位感知的总体方案框架,明确了所需要的信息以及主要的功能模块:以本车自身观测信息为基础,构建了基于扩展卡尔曼滤波进行定位估计算法;提出了基于单帧数据的最优融合估计和考虑历史信息的次优融合估计两套多车协同定位算法;同时引入马氏距离衡量观测间相似性,提出了基于联合概率数据关联思想的雷达观测与通信获取的车辆目标之间的目标关联方法。仿真结果显示了考虑历史信息的算法对通信不理想情况有较好的适应性,并且目标关联算法有效性得到了验证。(4)通信指标对智能车辆环境感知应用的影响分析。目前主要的车车通信技术(DSRC、LTE等)尚不能保证在所有工况下保持理想工作状态,论文在直线运动场景和换道运动场景下,通过丢包率、延时和通信距离限制等不同通信指标对于智能车辆环境感知应用工程问题影响,为基于车车通信的信息融合环境感知方法设计提供参考标准。论文研究的创新点包括:1)构建了涵盖不同传感器组合的智能汽车环境感知融合系统框架,最大限度利用各传感器的有效信息,匹配智能与网联的发展趋势;2)提出了以雷达为主、摄像头为辅的的单车多传感器“并联”信息融合感知方法,目标感知精度和识别效率远高于单一传感器;3)提出了一种高效融合多车毫米波雷达与低精度GNSS数据的多车多传感器协同定位感知方法,同时兼备经济性因素,增加了未来工程化的应用前景;4)研究了非典型性通信环境对智能车辆环境感知应用的工程问题影响,为基于通信的智能车辆应用算法应用提供理论基础。
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