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多傳感器信息融合技術在智能駕駛系統(tǒng)中的應用
摘要：介紹了當今國際上流行的幾種智能駕駛系統(tǒng)，并分析了采用單一傳感器的駕駛系統(tǒng)中存在的問題，給出了信息融合技術的原理和結構。討論了多傳感器信息融合技術在智能駕駛系統(tǒng)（ITS）中的應用算法及其有待進一步解決的問題。關鍵詞：貝葉斯估計 信息融合 障礙探測 智能駕駛
隨著傳感器技術、信息處理技術、測量技術與計算機技術的發(fā)展，智能駕駛系統(tǒng)（輔助駕駛系統(tǒng)一無人駕駛系統(tǒng)）也得了飛速的發(fā)展。消費者越來越注重駕駛的安全性與舒適性，這就要求傳感器能識別在同一車道上前方行駛的汽車，并能在有障礙時提醒駕駛員或者自動改變汽車狀態(tài)，以避免事故訴發(fā)生。國際上各大汽車公司也都致力于這方面的研究，并開發(fā)了一系列安全駕駛系統(tǒng)，如碰撞報警系統(tǒng)（CW）、偏向報警系統(tǒng)（LDW）和智能巡游系統(tǒng)（ICC）等。國內在這些方面也有一定的研究，但與國外相比仍存在較大的差距。本文將主要討論多傳感器信息融合技術在智能駕駛系統(tǒng)（ITS）中的應用。
1 ICC/CW和LDW系統(tǒng)中存在的問題
1.1 ICC/CW系統(tǒng)中的誤識別問題
ICC/CW系統(tǒng)中經常使用單一波束傳感器。這類傳感器利用非常狹窄的波束寬度測定前方的車輛，對于彎曲道路（見圖1（a）），前后車輛很容易駛出傳感器的測量范圍，這將引起智能巡游系統(tǒng)誤加速。如果前方車輛減速或在拐彎處另一輛汽車駛入本車道，碰撞報警系統(tǒng)將不能在安全停車范圍內給出響應而容易產生碰撞。類似地，當彎曲度延伸時（見圖1(b)），雷達系統(tǒng)易把鄰近道路的車輛或路邊的防護欄誤認為是障礙而給出報警。當道路不平坦時，雷達傳感器前方的道路是斜向上，小丘或小堆也可能被誤認為是障礙，這些都降低了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。現在有一些濾波算法可以處理這些問題并取得了一定效果，但不能徹底解決。
1.2 LDW系統(tǒng)中存在的場景識別問題
LDW系統(tǒng)中同樣存在公共駕駛區(qū)場景識別問題。LDW系統(tǒng)依賴于一側的攝像機（經常僅能測道路上相鄰車輛的位置），很難區(qū)分彎曲的道路和做到多樣的個人駕駛模式。LDW系統(tǒng)利用一個前向攝像機探測車輛前方道路的地理狀況，這對于遠距離測量存在著精確性的問題，所有這些都影響了TLC（Time-to-Line-Crossing）測量的準確性。現常用死區(qū)識別和駕駛信息修訂法進行處理，但并不能給出任何先驗知識去識別故障。
2 多傳感器信息融合技術在ITS系統(tǒng)中的應用
針對以上系統(tǒng)存在的一些問題，研究者們紛紛引入了多傳感器信息融合技術，并提出了不同的融合算法�；谝曈X系統(tǒng)的傳感器可以提供大量的場景信息，其它傳感器（如雷達或激光等）可以測定距離、范圍等信息，對兩方面的信息融合處理后能夠給出更可靠的識別信息。融合技術可以采用Beaurais等人于1999年提出的CLARK算法（Combined Likelihood Adding Radar）和Institude Neuroinformatik提出的I
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