[發(fā)明專利]一種基于多傳感器信息融合的智能行車預(yù)警系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2017-01-11
• 公開（公告）號: CN106778907A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張軍
• 申請（專利權(quán)）人: 張軍
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于多傳感器信息融合的智能行車預(yù)警系統(tǒng)

背景技術(shù)

為了實現(xiàn)汽車安全輔助駕駛技術(shù)研究的主要目的，需要通過安裝在車輛上的各種傳感器(被動紅外相機、工業(yè)照相機、微波雷達、激光雷達等)掌握本車、道路、以及周圍車輛的狀況等信息，輔助駕駛?cè)嗽黾迎h(huán)境感知的能力，并為其提供預(yù)警信號。

融合多傳感器的信息可以得到單個傳感器難以得到的性能，主要體現(xiàn)在提高了信息冗余性與互補性。信息融合具有的性能優(yōu)勢主要體現(xiàn)為：提高了信息的可信度和目標(biāo)的可探測性，擴大了時間和空間的搜索范圍，降低了推理模糊程度，改進了探測性能，增加了目標(biāo)特征矢量的維數(shù)，提高了空間分辨率，增強了系統(tǒng)的容錯能力和自適應(yīng)性。

傳感器數(shù)據(jù)識別常用的方法有聚類分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在特征融合中，首先將每一傳感器的數(shù)據(jù)進行特征向量提取，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或聚類算法將這些特征向量進行融合，得到融合目標(biāo)報告。再進一步應(yīng)用決策融合技術(shù)，如經(jīng)典推理、貝葉斯推理、D-S證據(jù)推理、廣義證據(jù)處理等，將各個傳感器提供的目標(biāo)報告進行融合，完成目標(biāo)狀態(tài)估計。

多核處理器是指在一枚處理器中集成兩個或多個完整的計算引擎(內(nèi)核)，此時處理器能支持系統(tǒng)總線上的多個處理器，由總線控制器提供所有總線控制信號和命令信號。多核處理器的運用為多傳感器信息融合提供了技術(shù)保障。

目前，車道偏離預(yù)警與保持、車輛周圍障礙物檢測和車輛運動控制與通信等功能模塊及傳感器相對獨立，傳感器融合方法的應(yīng)用研究還不深入，傳感器融合的優(yōu)勢還沒有充分發(fā)揮，需進一步按照一定融合策略構(gòu)造傳感器陣列以彌補單個傳感器的缺陷或提出新的傳感器融合方法。

本發(fā)明提供了一種基于多傳感器信息融合的智能行車預(yù)警系統(tǒng)，在關(guān)聯(lián)探測基礎(chǔ)上，估計目標(biāo)的狀態(tài)，對傳感器數(shù)據(jù)進行特征提??；將每一傳感器獲得的數(shù)據(jù)進行融合，提取特征向量，得到融合目標(biāo)報告，完成關(guān)聯(lián)目標(biāo)狀況估計；對關(guān)聯(lián)目標(biāo)狀況進行評估及反饋，從而構(gòu)建行駛車輛綜合態(tài)勢圖；估計出行駛車輛事故出現(xiàn)的程度和嚴(yán)重性，并相應(yīng)地做出指示和警告，大大減少車輛事故發(fā)生。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于多傳感器信息融合的智能行車預(yù)警系統(tǒng)。本發(fā)明包括以下特征：

發(fā)明技術(shù)方案

1.一種基于多傳感器信息融合的智能行車預(yù)警系統(tǒng)，其具體步驟如下：

1)在關(guān)聯(lián)探測基礎(chǔ)上，估計目標(biāo)的狀態(tài)，對傳感器數(shù)據(jù)進行特征提取；

2)將每一傳感器獲得的數(shù)據(jù)進行融合，提取特征向量，得到融合目標(biāo)報告，完成關(guān)聯(lián)目標(biāo)狀況估計；

3)對關(guān)聯(lián)目標(biāo)狀況進行評估及反饋，從而構(gòu)建行駛車輛綜合態(tài)勢圖；

4)估計出行駛車輛事故出現(xiàn)的程度和嚴(yán)重性，并相應(yīng)地做出指示和警告。

2.基于權(quán)利要求1的系統(tǒng)，使用多核處理器，對多傳感器進行信息融合。

附圖說明

圖1是基于多傳感器信息融合的智能行車預(yù)警系統(tǒng)圖。

具體實施方式

這種基于多傳感器信息融合的智能行車預(yù)警系統(tǒng)，包括如下步驟：

1)在關(guān)聯(lián)探測基礎(chǔ)上，估計目標(biāo)的狀態(tài)，對傳感器數(shù)據(jù)進行特征提??；

2)將每一傳感器獲得的數(shù)據(jù)進行融合，提取特征向量，得到融合目標(biāo)報告，完成關(guān)聯(lián)目標(biāo)狀況估計；

3)對關(guān)聯(lián)目標(biāo)狀況進行評估及反饋，從而構(gòu)建行駛車輛綜合態(tài)勢圖；

4)估計出行駛車輛事故出現(xiàn)的程度和嚴(yán)重性，并相應(yīng)地做出指示和警告；

5)使用多核處理器，對多傳感器進行信息融合。