基于信息矩陣融合多個傳感器信息的研究
2017-12-05 16:34:04MichaelAeberhard,張振偉
汽車文摘 2017年5期
基于信息矩陣融合多個傳感器信息的研究
隨著汽車數量和城市人口數量的不斷增加，駕駛員行駛時面臨的駕駛情況變得越來越復雜。而輔助駕駛系統能夠幫助駕駛員應對這些情況，以改善駕駛舒適性、安全性和駕駛效率。未來輔助駕駛系統甚至自動駕駛系統的應用，將可以減輕駕駛員更多的負擔。但是，在應用這些先進輔助駕駛系統時，需要依靠傳感器對汽車周圍環境進行感知，且需要保證較高的靈活性和可靠性。為達到這一目的，需要在汽車上配置冗余的傳感器，這些傳感器可對同一目標的狀態進行觀測，但所得到的觀測值必須進行信息融合，融合算法直接關系到先進輔助駕駛系統的性能。本研究給出一種利用信息矩陣融合的信息融合方法，該方法能對多個傳感器測量的信息進行融合。
進行信息融合的框架是采用一個高層次傳感器數據融合體系，其具有傳感器、融合和應用3層。多個傳感器信息融合的難點在于，不同傳感器測量的信息具有通信延遲。為解決該問題，以某一傳感器信息測量的時間為基礎，構建多個傳感器通信延遲的誤差協方差矩陣，對誤差協方差矩陣取逆，所得到的矩陣便是信息矩陣。通過仿真和實車試驗對信息矩陣融合方法的性能進行驗證和對比。結果表明：①與集中式卡爾曼濾波器融合算法的性能相比，信息矩陣融合方法在對目標估計方面具有相同的估計精度；②而與級聯卡爾曼濾波器融合算法的性能相比，信息矩陣融合方法具有一個較小的誤差，但信息矩陣融合方法能夠在全局層面上實現軌跡融合。
刊名：IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems（英）
刊期：2012年第13期
作者：Michael Aeberhard
編譯：張振偉
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