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多傳感器融合的核心算法

2018年,L3等級的自動(dòng)駕駛汽車(chē)陸續出現在市場(chǎng)上。奧迪的第 一款L3自動(dòng)駕駛汽車(chē)奧迪A8旗艦轎車(chē),也是全球首款達到L3級別的自動(dòng)駕駛量產(chǎn)車(chē)。以自動(dòng)駕駛功能在高速公路上行駛,時(shí)速為60KM/h或者更低。駕駛員無(wú)需時(shí)刻監控駕駛環(huán)境。


在當時(shí),奧迪A8為何這么牛?它是如何達到L3水平的呢?豐富的傳感器功不可沒(méi)。


A8的自動(dòng)駕駛傳感器配置是所有量產(chǎn)車(chē)型中更豐富的,搭載了7種類(lèi)型的傳感器,共計24個(gè)。不僅有完備的長(cháng)短距離的毫米波雷達和前置攝像頭,以及復雜路況自動(dòng)駕駛不可或缺的激光雷達,還有自動(dòng)泊車(chē)神器——超聲波雷達和4路高清環(huán)視攝像頭。使用多個(gè)傳感器監控相同方向,這對于防止誤報警來(lái)說(shuō)也是必不可少的。


一方面,零部件供應商認為:“在下高速匝道之前,沒(méi)有激光雷達也可以?!?,而汽車(chē)廠(chǎng)商認為:“認為高速路上變道的時(shí)候毫米波雷達分辨率不夠,仍然需要激光雷達?!吧踔劣熊?chē)廠(chǎng)預計實(shí)現L4需要5個(gè)激光雷達。關(guān)于傳感器,行業(yè)內意見(jiàn)分歧很大,無(wú)論是安裝的個(gè)數還是位置,都沒(méi)有辦法明確。


為了進(jìn)一步推進(jìn)自動(dòng)駕駛的發(fā)展,我們似乎需要繼續探索。


自動(dòng)泊車(chē)、公路巡航控制和自動(dòng)緊急制動(dòng)等自動(dòng)駕駛汽車(chē)功能在很大程度上是依靠傳感器來(lái)實(shí)現的。重要的不僅僅是傳感器的數量或種類(lèi),它們的使用方式也同樣重要。目前,大多數路面上行駛車(chē)輛內的ADAS都是獨立工作的,這意味著(zhù)它們彼此之間幾乎不交換信息。只有把多個(gè)傳感器信息融合起來(lái),才是實(shí)現自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵。

多傳感器的使用就要求傳感器的信息必須融合


試想一下,如果一個(gè)傳感器所得到的信息要求汽車(chē)立即剎車(chē),而另一傳感器顯示可以繼續安 全行駛,或者一個(gè)傳感器要求汽車(chē)左轉,而另一個(gè)傳感器要求汽車(chē)右轉,在這種情況下,如果不對傳感器信息進(jìn)行融合,汽車(chē)就會(huì )“感到迷茫而不知所措”,可能導致意外的發(fā)生。因此在使用多種(個(gè))傳感器的情況下,要想保證安 全性,就必須對傳感器進(jìn)行信息融合。


多傳感器融合可顯著(zhù)提高系統的冗余度和容錯性,從而保證決策的快速性和正確性,是無(wú)人駕駛的必然趨勢。各種傳感器性能各有優(yōu)劣,在不同的應用場(chǎng)景里都可以發(fā)揮獨特的優(yōu)勢,僅依靠單一或少數傳感器難以完成無(wú)人駕駛的使命。


未來(lái)要實(shí)現無(wú)人駕駛,多傳感器融合是必然趨勢。

多傳感器融合要求:

1 )硬件層面:數量要足夠,也就是不同種類(lèi)的傳感器都要配備,才能夠保證信息獲取充分且有冗余;


2 )軟件層面:算法要足夠優(yōu)化,數據處理速度要夠快,且容錯性要好,才能保證決策的快速性和正確性。

?? 算法是多傳感器融合的核心

多傳感器數據融合技術(shù)的基本原理就像人腦綜合處理信息一樣,充分利用多個(gè)傳感器資源,通過(guò)對多傳感器及其觀(guān)測信息的合理支配和使用,把多傳感器在空間或時(shí)間上冗余或互補信息依據某種準則來(lái)進(jìn)行組合,以獲得被測對象的一致性解釋或描述。


簡(jiǎn)單地說(shuō),傳感器融合就是將多個(gè)傳感器獲取的數據、信息集中在一起綜合分析以便更加準確可靠地描述外界環(huán)境,從而提高系統決策的正確性。


融合算法要足夠優(yōu)化,因為多傳感器的使用會(huì )使需要處理的信息量大增,這其中甚至有相互矛盾的信息,如何保證系統快速地處理數據,過(guò)濾無(wú)用、錯誤信息,從而保證系統做出及時(shí)正確的決策十分關(guān)鍵。目前多傳感器融合的理論方法有貝葉斯準則法、卡爾曼濾波法、D-S 證據理論法、模糊集理論法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法等。


?? 多傳感器融合的體系結構


多傳感器融合的體系結構:分布式、集中式和混合式。


1)分布式:先對各個(gè)獨立傳感器所獲得的原始數據進(jìn)行局部處理,然后再將結果送入信息融合中心進(jìn)行智能優(yōu)化組合來(lái)獲得結果。分布式對通信帶寬的需求低、計算速度快、可靠性和延續性好,但跟蹤的精度卻遠沒(méi)有集中式高。


2 )集中式:集中式將各傳感器獲得的原始數據直接送至中央處理器進(jìn)行融合處理,可以實(shí)現實(shí)時(shí)融合。其數據處理的精度高,算法靈活,缺點(diǎn)是對處理器的要求高,可靠性較低,數據量大,故難于實(shí)現。


3)混合式:混合式多傳感器信息融合框架中,部分傳感器采用集中式融合方式,剩余的傳感器采用分布式融合方式?;旌鲜饺诤峡蚣芫哂休^強的適應能力,兼顧了集中式融合和分布式的優(yōu)點(diǎn),穩定性強?;旌鲜饺诤戏绞降慕Y構比前兩種融合方式的結構復雜,這樣就加大了通信和計算上的代價(jià)。

多傳感器信息融合的分類(lèi)


多傳感器信息融合的分類(lèi):數據級融合、特征級融合和決策級融合


1)數據級融合:針對傳感器采集的數據,依賴(lài)于傳感器類(lèi)型,進(jìn)行同類(lèi)數據的融合。數據級的融合要處理的數據都是在相同類(lèi)別的傳感器下采集,所以數據融合不能處理異構數據。

2)特征級融合:提取所采集數據包含的特征向量,用來(lái)體現所監測物理量的屬性,這是面向監測對象特征的融合。如在圖像數據的融合中,可以采用邊沿的特征信息,來(lái)代替全部數據信息。

3)決策級融合:根據特征級融合所得到的數據特征,進(jìn)行一定的判別、分類(lèi),以及簡(jiǎn)單的邏輯運算,根據應用需求進(jìn)行較高 級的決策,是高 級的融合。決策級融合是面向應用的融合。


多傳感器融合在硬件層面并不難實(shí)現,重點(diǎn)和難點(diǎn)都在算法上。多傳感器融合軟硬件難以分離,但算法是重點(diǎn)和難點(diǎn),擁有很高的技術(shù)壁壘,因此算法將占據價(jià)值鏈的主要部分。


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