CN106778907A - 一种基于多传感器信息融合的智能行车预警*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于多传感器信息融合的智能行车预警***,在关联探测基础上,估计目标的状态,对传感器数据进行特征提取;将每一传感器获得的数据进行融合,提取特征向量,得到融合目标报告,完成关联目标状况估计;对关联目标状况进行评估及反馈,从而构建行驶车辆综合态势图;估计出行驶车辆事故出现的程度和严重性,并相应地做出指示和警告,大大减少车辆事故发生。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于多传感器信息融合的智能行车预警***
背景技术
为了实现汽车安全辅助驾驶技术研究的主要目的,需要通过安装在车辆上的各种传感器(被动红外相机、工业照相机、微波雷达、激光雷达等)掌握本车、道路、以及周围车辆的状况等信息,辅助驾驶人增加环境感知的能力,并为其提供预警信号。
融合多传感器的信息可以得到单个传感器难以得到的性能,主要体现在提高了信息冗余性与互补性。信息融合具有的性能优势主要体现为:提高了信息的可信度和目标的可探测性,扩大了时间和空间的搜索范围,降低了推理模糊程度,改进了探测性能,增加了目标特征矢量的维数,提高了空间分辨率,增强了***的容错能力和自适应性。
传感器数据识别常用的方法有聚类分析、人工神经网络等。在特征融合中,首先将每一传感器的数据进行特征向量提取,使用人工神经网络或聚类算法将这些特征向量进行融合,得到融合目标报告。再进一步应用决策融合技术,如经典推理、贝叶斯推理、D-S证据推理、广义证据处理等,将各个传感器提供的目标报告进行融合,完成目标状态估计。
多核处理器是指在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎(内核),此时处理器能支持***总线上的多个处理器,由总线控制器提供所有总线控制信号和命令信号。多核处理器的运用为多传感器信息融合提供了技术保障。
目前,车道偏离预警与保持、车辆周围障碍物检测和车辆运动控制与通信等功能模块及传感器相对独立,传感器融合方法的应用研究还不深入,传感器融合的优势还没有充分发挥,需进一步按照一定融合策略构造传感器阵列以弥补单个传感器的缺陷或提出新的传感器融合方法。
本发明提供了一种基于多传感器信息融合的智能行车预警***,在关联探测基础上,估计目标的状态,对传感器数据进行特征提取;将每一传感器获得的数据进行融合,提取特征向量,得到融合目标报告,完成关联目标状况估计;对关联目标状况进行评估及反馈,从而构建行驶车辆综合态势图;估计出行驶车辆事故出现的程度和严重性,并相应地做出指示和警告,大大减少车辆事故发生。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多传感器信息融合的智能行车预警***。本发明包括以下特征:
发明技术方案
1.一种基于多传感器信息融合的智能行车预警***,其具体步骤如下:
1)在关联探测基础上,估计目标的状态,对传感器数据进行特征提取;
2)将每一传感器获得的数据进行融合,提取特征向量,得到融合目标报告,完成关联目标状况估计;
3)对关联目标状况进行评估及反馈,从而构建行驶车辆综合态势图;
4)估计出行驶车辆事故出现的程度和严重性,并相应地做出指示和警告。
2.基于权利要求1的***,使用多核处理器,对多传感器进行信息融合。
附图说明
图1是基于多传感器信息融合的智能行车预警***图。
具体实施方式
这种基于多传感器信息融合的智能行车预警***,包括如下步骤:
1)在关联探测基础上,估计目标的状态,对传感器数据进行特征提取;
2)将每一传感器获得的数据进行融合,提取特征向量,得到融合目标报告,完成关联目标状况估计;
3)对关联目标状况进行评估及反馈,从而构建行驶车辆综合态势图;
4)估计出行驶车辆事故出现的程度和严重性,并相应地做出指示和警告;
5)使用多核处理器,对多传感器进行信息融合。
Claims (2)
1.一种基于多传感器信息融合的智能行车预警***,其具体步骤如下:
1)在关联探测基础上,估计目标的状态,对传感器数据进行特征提取;
2)将每一传感器获得的数据进行融合,提取特征向量,得到融合目标报告,完成关联目标状况估计;
3)对关联目标状况进行评估及反馈,从而构建行驶车辆综合态势图;
4)估计出行驶车辆事故出现的程度和严重性,并相应地做出指示和警告。
2.基于权利要求1的***,使用多核处理器,对多传感器进行信息融合。
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