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智能車多傳感器信息融合及算法簡介
2021-09-12 12:29:40· 來源：跋山涉水
一、車企和科技公司跑步進(jìn)入自動駕駛賽道盡管目前自動駕駛傳感器選擇存在視覺主導(dǎo)方案和激光雷達(dá)主導(dǎo)方案的分歧。隨著激光雷達(dá)價格不斷下降，其有望成為未來自動
一、車企和科技公司跑步進(jìn)入自動駕駛賽道
盡管目前自動駕駛傳感器選擇存在視覺主導(dǎo)方案和激光雷達(dá)主導(dǎo)方案的分歧。隨著激光雷達(dá)價格不斷下降，其有望成為未來自動駕駛汽車的主流配置 ，故激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)將有著巨大的增長空間。面對即將到來的百億級市場，無論是車企還是科技公司，都在以各種方式跑步進(jìn)入這個市場，對激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行“多維度”發(fā)力。
圖1 目前各車企自動駕駛車型的傳感器數(shù)量及類型
二、傳感器融合軟件算法是提升精度的重要途徑
多傳感器信息融合（Multi sensor Information Fusion，MSIF ），指將自動駕駛攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)以及超聲波雷達(dá)等多種傳感器各自分別收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，然后利用計算機(jī)技術(shù)將來自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)，在一定的準(zhǔn)則下加以自動分析和綜合，以完成所需要的決策和估計而進(jìn)行的信息處理過程，以便更加準(zhǔn)確可靠地描述外界環(huán)境，提高系統(tǒng)決策的正確性。
自動駕駛算法覆蓋感知、決策、執(zhí)行三個層次：感知類算法，包括SLAM 算法、自動駕駛感知算法；決策類算法包括自動駕駛規(guī)劃算法、自動駕駛決策算法；執(zhí)行類算法主要為自動駕駛控制算法。
圖二 自動駕駛主要算法
想要實現(xiàn)高精度的自動駕駛體驗，融合算法要足夠優(yōu)化，因為多傳感器的使用會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(tǒng)快速地處理數(shù)據(jù)，過濾無用、錯誤信息，從而保證系統(tǒng)最終做出及時正確的決策十分關(guān)鍵。目前多傳感器融合的理論方法有貝葉斯準(zhǔn)則法、卡爾曼濾波法、D-S 證據(jù)理論法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等 。
圖三 多傳感器融合的理論方法
多傳感器信息融合技術(shù)的基本原理與人腦綜合處理信息的過程相似，在此過程中，智能駕駛汽車要充分地利用多源數(shù)據(jù)進(jìn)行合理支配與使用，而信息融合的最終目標(biāo)則是基于各傳感器獲得的分離觀測信息，通過對信息多級別、多方面組合導(dǎo)出更多有用信息。這不僅是利用了多個傳感器相互協(xié)同操作的優(yōu)勢，而且也綜合處理了其它信息源的數(shù)據(jù)來提高整個傳感器系統(tǒng)的智能化。
圖四 多傳感器信息融合技術(shù)的原理示意
三、多傳感器融合的體系結(jié)構(gòu)：分布式、集中式和混合式
1）分布式： 先對各個獨立傳感器所獲得的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行局部處理，然后再將結(jié)果送入信息融合中心進(jìn)行智能優(yōu)化組合來獲得最終的結(jié)果。分布式對通信帶寬的需求低、計算速度快、可靠性和延續(xù)性好，但跟蹤的精度卻遠(yuǎn)沒有集中式高 。
2）集中式： 將各傳感器獲得的原始數(shù)據(jù)直接送至中央處理器進(jìn)行融合處理 可以實現(xiàn)實時融合。其數(shù)據(jù)處理的精度高、 算法靈活，缺點是對處理器的
要求高，可靠性較低，數(shù)據(jù)量大 。
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(qiáng)的適應(yīng)能力 兼顧了集中式融合和分布式的優(yōu)點，穩(wěn)定性強(qiáng)?；旌鲜饺诤戏绞降慕Y(jié)構(gòu)比前兩種融合方式的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，缺點是加大了通信和計算成本 。
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