基于傳感器融合的集成車輛安全系統研究

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基于傳感器融合的集成車輛安全系統研究

提出了一種使用多傳感器融合的自我車輛狀態的概率和整體預測算法。開發該算法用來準確地預測自我車輛的狀態，提高IVSS（集成車輛安全系統）中信息感知和風險評估模塊的性能。主要考慮了3個問題，即可靠、合理的信息融合，預測狀態的擴展和預測不確定性的實時預估。

概率狀態預測算法包括兩個連續的部分。第一部分包括車輛濾波器和道路濾波器的估計。車輛濾波器估計當前的車輛狀態，道路濾波器近似道路幾何。第二部分包括路徑跟蹤模型和車輛預測器的預測。路徑跟蹤模型生成未來期望橫擺角速度，作為虛擬測量，車輛預測器通過最大似然過濾方法預測未來車輛狀態。

該算法已通過實車試驗與IVSS感知模塊仿真結合研究。研究結果表明，該預測算法可以顯著提高狀態預測性能，特別是在彎道入口、出口和變道的駕駛情況下。預測性能的提高會提供對未來駕駛環境的準確預測，改善IVSS模塊的駕駛員輔助功能。

對于預測準確性的改善，未來的計劃將著重于以下兩個方面：①視覺的繼承，即GPS和地圖的集成，來改進對道路幾何估計的性能；②自適應路徑跟蹤模型的改進，使模型可以適應具體的駕駛員橫擺操作特性。所提出的算法可以用于IVSS感知模塊，如緊急駕駛支持系統、先進緊急制動系統、側面碰撞預防系統、先進變道輔助系統，以提高不同駕駛狀況下的車輛安全。

刊名：IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems（英）

刊期：2014年第5期

作者：Beomjun Kim

編譯：王欣欣