基于協同感知信息的跨車輛信息融合

基于協同感知信息的跨車輛信息融合

協同感知主要是將定位信息的傳輸按照此間的標準化協議具體內容進行，標準化協議包括歐洲合作意識信息減緩協議（CAM）或美國基本安全信息協議（BSM）。在車輛環境模型中，通過整合來自基礎設施感知系統（IPS）和車輛感知系統（VPS）的感知信息，協同感知的概念擴展了合作意識藝術概念的定義。比較了跨車輛信息融合（IV-IF）系統中用于狀態融合的3種協方差交叉（CI）方法的。目標是從可選方法中找到哪種CI方法最適用于協同感知研究項目中的主動道路安全。

基于協同感知的信息源定位及感知系統，闡述了要求和假設條件，以及IVIF概念，評估3種不同的CI方法。在給定的設置中，VPS 與IPS的感知信息融合。考慮到評估的標準偏差，采樣協方差交叉（SaCI）方法最佳。然而，相比改進的快速協方差交叉（I-FCI）方法，信息理論快速協方差交叉（ITFCI）方法缺乏一致性。IT-FCI方法在融合方程中包括評估方法，以避免在較低不確定性的估計中（對“jump”的融合估計。在這個特定的評估設置中產生了融合估計的平均和標準偏差的最壞結果，其偏差由大范圍定位誤差的車輛感知數據偏差引起。I-FCI方法與SaCI方法相比，具有稍大的標準偏差。因此，對于給定的設置，I-FCI方法在估計方法中是最好的選擇。進一步研究表明，SCIF（分離協方差過濾）方法將在給定的場景中超過I-FCI方法。

F.Seeliger et al.2014 IEEE 17th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)October 8-11, 2014.Qingdao,China.

編譯：王欣欣