基于智能车辆的多传感器数据融合算法研究与分析综述
智能汽车中的多传感器数据融合技术研究
智能汽车中的多传感器数据融合技术研究随着科技的快速发展，智能汽车技术正在逐渐成熟并受到越来越多的关注。
智能汽车通过多种传感器获取车辆行驶时的各种数据，进而进行实时分析和决策，从而提升了驾驶的安全性和舒适性。
对于这些传感器所得的大量数据，如何进行有效的融合并准确地反映车辆状态是智能汽车技术发展的瓶颈问题之一。
一、多传感器数据融合技术的意义首先，智能汽车中的多传感器数据融合技术有着重要意义。
传感器数据融合是指在多个传感器采集的数据基础上，将相关信息进行整合，从而得到一个更准确、更全面的数据集合。
在智能汽车领域中，多种传感器如雷达、摄像头、超声波、GPS等被广泛应用，从而可以捕捉到车辆在行驶过程中的行驶状态、路况变化等信息。
如果能够将多种传感器数据进行融合，则可以提高车辆状态的准确性、实时性、鲁棒性等方面的性能，从而更好地反映汽车的行驶状态和环境变化，为智能汽车的安全性和智能化提升做出贡献。
二、多传感器融合技术的应用其次，多传感器融合技术在智能汽车领域的具体应用十分广泛。
例如，在自动驾驶领域，多种传感器如激光雷达、摄像头和超声波等被广泛使用，以获取关于车辆位置、方向、速度等和路面信息、人行道、路标、建筑物等景象信息。
这些传感器采集到的数据可以提供给车辆控制器进行实时分析和决策，以实现自动驾驶。
在交通管理和安全领域中，多传感器融合技术的应用也非常广泛。
例如，利用车载摄像头和雷达融合技术可以实现车辆准确地识别和跟踪前方车辆和行人，从而更好地避免交通事故的发生。
除此之外，多传感器融合技术在车辆自动泊车、避障等方面也有着广泛的应用。
三、多传感器数据融合技术的实现方案多传感器数据融合技术的实现方案有多种，例如基于贝叶斯滤波器的融合技术、基于深度学习的融合技术等。
在贝叶斯滤波器基础上，加入多种传感器测量的噪声，可以实现对系统目标的准确估计。
同时，贝叶斯滤波器具有良好的实时性和鲁棒性等特点，使其应用广泛。
在基于深度学习的融合技术中，深度学习模型可以利用多个传感器融合数据训练成一个有效的模型。
多传感器数据融合算法的研究与应用
3、神经网络法：这种方法利用神经网络的自适应学习能力，将多个传感器 的数据进行融合，以获得最优的估计结果。其优点是适用于非线性系统的数据融 合，具有自适应学习能力；缺点是训练时间长，需要大量的样本数据进行训练。
4、遗传算法：这种方法利用遗传算法的全局搜索能力，对多个传感器的数 据进行融合，以获得最优的估计结果。其优点是适用于复杂系统的数据融合，具 有全局搜索能力；缺点是容易陷入局部最优解。
4、医疗诊断：通过对多个医疗设备的传感数据进行融合，可以提高医疗诊 断的准确性和可靠性。例如在医学影像中，通过对X光、CT、MRI等多种影像数据 的融合，提高医学诊断的准确性和可靠性。
5、交通管理：通过对多个交通传感器的数据进行融合，可以实现智能交通 管理。例如在交通控制中，通过对车流量、速度、道路状况等多种传感器的数据 进行融合实现对交通的有效控制和管理。
8、导航系统：在导航系统中常利用多传感器信息融合技术以提高导航系统 的定位精度和稳定性；例如通过GPS和惯性测量单元（IMU）的数据融合以实现高 精度导航。
9、无人系统：在无人驾驶、无人机等无人系统中常利用多传感器信息融合 技术以实现对环境的感知和理解以及自主决策和控制；例如通过摄像头、雷达、 超声波等传感器的数据融合以实现无人车的自动驾驶或无人机自主飞行。
参考内容二
随着科技的快速发展，多传感器数据融合技术在许多领域都得到了广泛的应 用。这种技术通过整合多个传感器的数据，可以提供更全面、准确的信息，有助 于提高决策的精度和效率。多传感器数据融合算法是实现这一目标的关键。本次 演示将对多传感器数据融合算法进行综述。
一、多传感器数据融合的基本概 念
多传感器数据融合是一种利用多个传感器获取和整合信息的技术。这些传感 器可以是有线的，也可以是无线的，可以在同一环境中部署，也可以分布在不同 地理位置。通过数据融合，我们可以获得比单一传感器更丰富、更准确的信息。
智能驾驶汽车中的多传感器信息融合技术研究
智能驾驶汽车中的多传感器信息融合技术研究智能驾驶汽车是未来汽车发展的趋势，它可以自主地完成行驶、停车、交通规划等任务，极大地降低交通事故的风险和人类驾驶的精神压力。
现代智能驾驶汽车需要采用多种传感器进行数据采集，如摄像头、毫米波雷达和激光雷达等，去实现对车辆、道路和周围环境的信息感知。
因此，基于多传感器的信息融合技术，成为了智能驾驶汽车发展中的一个重要研究领域。
一. 传感器数据信息的种类及其特点1. 摄像头摄像头是智能驾驶汽车中使用较广泛的一种传感器。
它能够捕获路面和周围环境的图像信息，并将图像信息转化为数字化的传感器数据。
摄像头的特点是具有几何信息和纹理信息，能够提供车辆、人、交通灯和路牌等元素的识别和跟踪。
2. 毫米波雷达毫米波雷达是一种主要用于测距的传感器。
它能够通过发射微波信号，接收它们的反射信号来获取目标物的距离、速度和方向信息。
毫米波雷达的特点是具有较高的精度，对雨、雾、霜等恶劣天气影响小。
3. 激光雷达激光雷达是一种高精度传感器，其工作原理是通过发射激光束来扫描场景的物体，并通过接收其反射信号来测量物体的距离和形状。
激光雷达的特点是精度高、距离远、携带信息量大。
二. 传感器信息融合的意义和基本原理1. 传感器信息融合的意义智能驾驶汽车需要进行环境感知和行为决策。
传感器数据的融合可以提高环境感知的精度和稳定性，同时增强车辆控制的可靠性和安全性。
2. 传感器信息融合的基本原理传感器信息融合是将多个传感器的信息合并，去消除某些传感器单独使用时存在的一些盲点、误判、漏检等问题。
其基本原理是：首先将每个传感器的数据进行标定和校正，消除它们之间的误差和偏差，然后将它们集成到一个系统中，并将多传感器信息融合算法应用于整个系统中。
三. 传感器信息融合算法1. 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是传感器信息融合的一种经典算法，它能够消除传感器数据之间的偏差和噪声，提高数据融合的精度和可靠性。
2. 扩展卡尔曼滤波算法扩展卡尔曼滤波算法是卡尔曼滤波算法的改进版本。
基于多模态数据融合的智能驾驶车辆研究
基于多模态数据融合的智能驾驶车辆研究智能驾驶车辆是指通过技术手段实现自主行驶的汽车。
随着人工智能和物联网等技术的不断发展，智能驾驶车辆的研究已经取得了很大的进展。
多模态数据融合是智能驾驶车辆研究领域的一个重要课题，它可以将来自不同传感器的信息进行整合，提高车辆的感知和决策能力。
本文将从多模态数据融合的基本原理、应用场景以及存在的挑战等方面进行详细的探讨。
多模态数据融合是将来自不同传感器的数据进行整合，以获取更全面、准确的感知信息。
常见的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯性测量单元等。
这些传感器可以提供不同类型和形式的数据，例如图像、点云、声音、惯性信息等。
通过将这些数据进行融合处理，可以充分利用各种传感器的特点，提高对周围环境的感知能力。
同时，多模态数据融合也可以减少单一传感器可能存在的误判或漏判的问题，提高驾驶安全性。
多模态数据融合在智能驾驶车辆中具有广泛的应用场景。
首先，多模态数据融合可以用于实现环境感知。
通过融合不同传感器的数据，车辆可以更全面、准确地获知道路、障碍物、交通标志等信息，为后续的路径规划和决策提供关键的数据支持。
其次，多模态数据融合也可以帮助车辆实现自主定位和姿态估计。
通过融合车载摄像头、激光雷达、惯性传感器等数据，车辆可以精确地确定自己的位置和朝向，为后续的控制和导航提供准确的依据。
此外，多模态数据融合还可以用于实现车辆内部的智能交互和情感分析，通过融合摄像头、声纹识别等数据，车辆可以实现人机交互、情感识别等功能，提供更加人性化、智能化的驾驶体验。
然而，多模态数据融合在实际应用中还面临着许多挑战。
首先，如何进行数据的融合和匹配是一个复杂的问题。
不同传感器输出的数据可能存在噪声、误差等问题，如何处理这些问题，保证融合后的数据具有高质量和可靠性是一项难题。
其次，多模态数据融合需要考虑传感器之间的异构性和时序性。
不同传感器可能采样频率不同、数据格式不同，如何对这些异构数据进行有效融合和处理，需要制定统一的数据融合框架和算法。
多传感器数据融合与分析技术研究
多传感器数据融合与分析技术研究引言：近年来，随着科技的不断发展和传感器技术的进步，多传感器数据融合与分析技术逐渐成为重要的研究领域。
多传感器数据融合与分析技术可以将来自不同传感器的数据进行整合和分析，从而有效提高信息的准确度、可靠度和实时性，广泛应用于环境监测、智能交通、医疗健康等领域。
本文将探讨多传感器数据融合与分析技术的研究进展和应用前景。
一、多传感器数据融合技术多传感器数据融合技术是将来自不同传感器的数据进行整合，融合成更准确、全面和一致的信息。
多传感器数据融合技术包括数据融合方法、融合层次和融合算法等，其中常用的方法有加权融合、模型融合和特征融合等。
1.1 加权融合加权融合是一种常用的数据融合方法，其基本思想是根据各传感器数据的可靠性或权重，对数据进行加权处理得到融合结果。
常见的加权融合算法包括基于经验的加权法、基于信息熵的加权法和基于Kalman滤波器的加权法等。
1.2 模型融合模型融合是一种通过建立数学或统计模型，将不同传感器数据的统计特征进行整合的方法。
例如，利用贝叶斯理论可以将来自不同传感器的信息进行概率融合，基于决策树的模型融合可以通过判断不同传感器数据的输出进行融合决策。
1.3 特征融合特征融合是一种将不同传感器数据的特征提取和选择进行整合的方法。
常见的特征融合技术包括主成分分析、小波变换和信息熵等，通过提取不同传感器数据的特征并进行融合，可以得到更全面和准确的信息。
二、多传感器数据分析技术多传感器数据分析技术是对融合后的数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息和知识。
多传感器数据分析技术可以通过数据挖掘、特征提取和机器学习等方法，实现对融合后数据的分析和预测。
2.1 数据挖掘数据挖掘是一种通过自动发现模式和规律来提取隐藏在大规模数据中的有用信息的技术。
在多传感器数据融合与分析中，可以利用数据挖掘技术寻找数据之间的相关性、异常值和趋势等。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、分类分析和关联分析等。
汽车智能驾驶中的数据融合算法研究
汽车智能驾驶中的数据融合算法研究随着科技的不断发展，汽车智能驾驶技术也越来越成熟。
其中，数据融合算法是智能驾驶技术中至关重要的一环。
本文将从什么是数据融合算法、其在汽车智能驾驶中的应用、存在的问题以及未来的发展方向等方面进行探讨。
一、数据融合算法是什么？数据融合算法是将多种数据源的信息进行结合，通过对这些信息的处理、分析和核对来提高信息的准确度和鲁棒性，从而达到更好的决策结果的算法。
在智能驾驶的应用中，数据融合算法主要包括传感器融合和信息融合。
传感器融合是指将多种不同类型或同种类型传感器的信息进行处理、分析和核对，从而提高传感器信号的准确性和可靠性；信息融合是指将传感器融合得到的信息和其他信息进行整合，得出更为准确的车辆状态信息。
二、数据融合算法在汽车智能驾驶中的应用在汽车智能驾驶中，数据融合算法主要应用于三个方面：定位与感知、决策和控制。
定位与感知是智能驾驶系统最基础的模块，也是数据融合算法最为关键的应用领域之一。
通过集成不同的传感器，如GPS、惯性导航、电子罗盘、摄像头等，进行多传感器融合，可以高精度、高鲁棒性地实现车辆的准确定位和周围环境的感知。
决策是智能驾驶系统的核心，也是数据融合算法最重要的应用领域之一。
通过对传感器信号的处理、分析和核对，与路况、地图、交通标识等信息进行融合，从而实现对车辆行驶状态的预测和规划。
控制是智能驾驶系统的行动，也是数据融合算法的目标之一。
通过对车辆行驶状态信息的分析、比对和预测，实现对车辆的驾驶控制，从而达到实现自动驾驶的目的。
三、数据融合算法面临的问题尽管如此，数据融合算法在智能驾驶的应用中仍然面临诸多问题。
首先，传感器信号的不确定性是造成数据融合偏差的主要因素之一。
不同传感器之间存在定位误差、信号延迟等问题，这些都会对数据融合的准确性造成影响。
其次，多传感器融合的算法需要处理的信息量非常大，对算法的要求十分高。
如何在保证准确性和时效性的基础上提高计算效率，是数据融合算法亟待解决的难题。
无人驾驶汽车中多传感器数据融合的技术分析与应用
无人驾驶汽车中多传感器数据融合的技术分析与应用随着科技的不断进步和人们对智能交通系统的需求增加，无人驾驶汽车作为一种智能交通的重要组成部分，受到越来越多的关注。
而多传感器数据融合技术作为无人驾驶汽车的关键技术之一，对于实现汽车的自主感知和决策起着重要的作用。
本文将对无人驾驶汽车中多传感器数据融合的相关技术进行分析，并探讨其在实际应用中的具体应用场景。
一、多传感器数据融合技术的基本原理和作用多传感器数据融合技术是指将来自多个传感器（如激光雷达、摄像头、雷达等）采集到的数据进行合理的融合和处理，从而提高对环境感知的准确性和鲁棒性。
该技术的基本原理是将来自不同传感器的数据进行集成，以获取更全面、更准确、更可靠的环境信息。
多传感器数据融合技术在无人驾驶汽车中的作用主要有以下几个方面：1. 环境感知：通过融合多种传感器的数据，可以全面感知周围道路、障碍物和交通状况等信息，帮助车辆做出准确的判断和决策。
2. 地图生成：通过将来自不同传感器的数据进行匹配和融合，可以生成高精度的地图，为车辆提供准确的定位和导航信息。
3. 目标检测和识别：多传感器数据融合可以提高对行人、车辆、交通标识等目标的检测和识别准确性，从而帮助车辆实时调整行驶策略和路径规划。
4. 增强安全性：通过融合多种传感器的数据，并利用机器学习和深度学习等算法对数据进行处理和分析，可以更好地识别风险并做出相应的应对措施，提高行驶安全性。
二、多传感器数据融合技术的具体应用场景1. 高精度地图生成：通过将来自多个激光雷达、摄像头和卫星定位系统的数据进行融合，可以生成高精度的地图，为无人驾驶汽车的定位和导航提供准确的参考。
2. 环境感知和障碍物检测：将激光雷达、摄像头和雷达等传感器采集到的数据进行融合，可以全面感知周围环境中的障碍物，并做出相应的路径规划和避障策略。
3. 目标检测和识别：多传感器数据融合可以提高对行人、车辆、交通标识等目标的检测和识别准确性，从而帮助车辆实时调整行驶策略和路径规划。
智能车辆的多模态传感器融合
理部门提供决策支持。
交通违法检测
利用多模态传感器融合技术，智能 交通监控系统可以检测交通违法行 为，如闯红
通过多种传感器的融合，智能交通 监控系统可以实现事故的预警和快 速处理，提高道路安全性和通行效 率。
深度学习模型
主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自编码器（AE）等 。这些模型能够从大量的数据中学习到有效的特征表示，从而为多模态传感器融 合提供支持。
深度学习在多模态传感器融合中的应用
深度学习能够将多个传感器的数据进行有效的融合，从而提高智能车辆的感知能 力和决策能力。例如，在自动驾驶中，通过结合雷达、激光雷达（LiDAR）、摄 像头等多种传感器的数据，可以实现对环境的全面感知和准确判断。
导航与定位
结合高精度地图、GPS、IMU等多种传感器，自动驾驶汽 车可以实现更精确的导航与定位，提高行驶的稳定性和安 全性。
车辆间通信
通过车联网技术，自动驾驶汽车可以利用无线通信实现车 辆之间的信息交互，包括车辆位置、速度、交通拥堵等信 息，从而优化行驶路线和提高交通效率。
智能交通监控中的应用
交通流量监测
研究挑战与未来发展方向
数据融合算法的优化
多模态传感器融合的核心在于数据融合算法的设计和优化。未来需要进一步研究和探索更高效、更稳健的数据融合算 法，以提高多模态传感器融合的性能。
传感器之间的协同
不同传感器之间的协同工作是多模态传感器融合的关键。未来需要进一步研究和探讨如何实现不同传感器之间的协同 工作，以充分发挥各自的优势。
• 缺点
计算复杂度较高，需要大 量的数据才能达到较好的 融合效果。
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1概述随着城市的快速发展，特别是汽车制造业的高速化发展及其拥有量的膨胀性增长，城市交通环境日趋恶劣，汽车与人争道，交通拥堵不断加剧，交通事故屡屡发生，交通问题已经严重影响人们的正常生活；与此同时电子信息技术经过近20年以来飞速发展，无论是电子工艺技术质量，还是技术应用范围都得到了长足发展。在这种背景下，将各种先进电子信息技术运用到汽车工程中，形成以电子技术控制为核心的集成系统———智能车辆系统成为可能。将其运用在节能减排、绿色交通、交通控制等方面，以达到减轻驾驶员身体负荷，减少交通事故的发生，提高运输效率。智能车辆（Intelligentvehicle）是利用先进的电子信息技术、通信技术、人工智能技术等辨识车辆运行所处的环境和工作状态，并根据各传感器所采集的模拟信号做出转换、分析和判断，处理后得到的数据信息用来提醒驾驶员注意规避危险，或者在紧急情况下启动辅助驾驶系统帮助驾驶员操作车辆，防止意外的发生，使车辆进入一个安全的状态或者代替司机的操作实现车辆运行的自动化。一个智能车辆系统正确、可靠运行，主要依赖
基于智能车辆的多传感器数据融合算法研究与分析综述
宋维堂，张鸰（南京交通职业技术学院，江苏南京211188）
摘要：多传感器数据融合是20世纪80年代发展起来的一门新技术，将智能车辆中多个传感器采集的数据进行合成，并充分利用多感器数据间的冗余和互补特性，从而得出准确的环境信息用于地面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航等。文章通过对现有的数据融合方法进行分类和归纳总结，对多传感器数据融合算法的研究和数据融合技术的应用情况进行阐述，为智能车辆多传感数据融合方面的研究提供参考。关键词：智能车辆；传感器；数据融合算法中图分类号：TP732U46文献标识码：A文章编号：1672－9889（2012）03－0082－04
ResearchandAnalysisonMulti-sensorDataFusionAlgorithmBasedonIntelligentVehicle
SongWeitang，ZhangLing（NanjingCommunicationsInstituteofTechnology，Nanjing211188，China）
Abstract：Multi-sensordatafusionisanewtechnologywhichdevelopedin1980s.Itcanbeusedtosynthesizetheintelligentvehicledatathatcollectedbymultiplesensors，andtakeadvantageofredundancyandcomplementarybetweenthemulti-sensordatatoarriveanaccurateenvironmentalinformationforgroundvehiclelocation，vehicletracking，vehiclenavigationetc.Basedonclassificationandsummaryofexistingdatafusionmethods，thispaperelaboratestheresearchonmulti-sensordatafusionalgorithmandtheapplicationofdatafusiontechnology.Thispapercouldprovidereferenceforresearchofmulti-sensordatafusiononintelligentvehicles.Keywords：intelligentvehicle；sensor；datafusionalgorithm
基金项目：江苏省交通科学研究项目(项目编号：2010N03）；江苏省教育厅2010年度高校哲学社会科学研究基金项目（项目编号：2010SJB630036）作者简介：宋维堂（1968-），男，安徽颖上人，副教授，研究方向为计算机应用技术。
第9卷第3期2012年6月Vol.9No.3Jun.2012现代交通技术ModernTransportationTechnology第3期所获得的车辆和道路信息的数量，也就是通过各种传感器准确地捕捉环境信息然后加以分析处理。因此，如何将通过传感器得到的信息加以有效处理、分析，并准确无误地了解环境的技术研究是非常重要的。到目前为止，任何一种单一功能的传感器都不能保证随时随地地提供完全可靠的信息，因此，综合考虑各种传感器的优势，充分考虑利用多个传感器数据间的冗余和互补特性，将多个传感器采集获取的信息进行有机合成，即采用多传感器融合技术，获得车辆运行所需要的、综合的信息已成为智能车辆系统重点研究和解决的问题。2多感器数据融合算法2.1数据融合的基本原理传统的信号采集通常由单一的传感器来完成，即使采用多种传感器也只是从多个侧面独立地反映目标信息。而现实情况下，需要同时处理多个信号，而这些信号都来源于多个信号源，即多传感器。为避免多感器带来的信息冗余，需要将采集的信息依据某种规则优化组合，产生对观测环境一致性的解释和描述，因此要求对信息进一步处理。多感器数据融合，就是对多传感器的数据进行多级别、多方面、多层次的处理，即融合来自多个传感器的数据，以获得综合的、更好的估计。其数据融合原理如下［2］：（1）多个不同类型的传感器（有源或无源的）采集观测目标数据；（2）提取传感器的输出数据（离散的或连续的时间函数、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明）的特征，即提取代表观测数据的特征矢量；（3）完成对特征矢量的模式识别处理（例如：汇聚算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量变换成目标属性判决的统计模式识别法等），即完成各传感器对目标的说明；（4）按同一目标对各个传感器关于目标的说明数据进行分组，即关联；（5）将每一目标的各传感器数据利用融合算法进行合成，获得了该目标的一致性解释与描述。2.2数据融合算法多感器数据融合是近30年来兴起的新技术，它是应用电子传感器技术、信号处理技术以及数学工具、计算机等技术对数据进行多层次、多方面的处理过程。按照层次来分，通常把数据融合分为数据层融合、中级融合和高级融合。数据层融合又称像素级融合，过程较为简单，是指对采集到的原始数据进行直接融合，以期获得可靠精确的数据。中级融合是利用从各个传感器观测得到的数据提取的特征信息进行综合分析和运用模式识别的方法进行处理，这种融合也叫特征级融合。高级融合较为复杂，是先对各个传感器得到的信息属性进行处理，然后再对各个传感器处理后得到的结果进行融合，得到对系统的融合决策结果，这种融合也叫决策级融合。3种层次的融合采用的方法，可分为随机和人工智能2类。随机类方法有：加权平均法、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法、D-S证据推理法、产生式规则等，可应用于3层融合的各个层次。人工智能类方法有：模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、小波分析理论和支持向量机等，只应用于较高层次的融合。（1）卡尔曼滤波卡尔曼滤波算法是指在已知系统数学模型的情况下，利用状态空间方程和测量模型递推出在统计意义下最优的融合数据估计。利用卡尔曼滤波能有效地使图像对准，使它们可在特征层融合，并可在出现环境噪声和传感器噪声时减少有关环境中物体位置的不确定性。多项研究表明，卡尔曼滤波法在智能车辆定位、导航，车辆防碰撞判断等领域得到了广泛的应用。柏钢［4］等针对GPS/DR车辆组合导航的特点，提出了一种分布式卡尔曼滤波算法，融合GPS和DR信息，Will［3］等人应用两状态卡尔曼滤波器去融合光纤陀螺和GPS的信号，实现了车辆系统精准的导航。研究结果表明，卡尔曼滤波算法具有良好的实时性能，有效地提高了车辆导航系统的容错能力和可靠性。卡尔曼滤波计算精度与事先根据统计估计出的噪声有关，要求没有模型化的噪声必须是白噪声，而现实中的噪声通常是有色噪声；观测模型和系统模型建立的过程中误差总会存在；有时会出现一个或多个不可观测的状态变量；递归的计算特点是状态数越多，精度越高，但计算机时间成倍增加，舍入误差也会随着计算步数的增加而导致一些问题。这些情况都有可能造成系统实际误差的产生。但是，由于卡尔曼滤波在智能车辆导航实践中的广泛使用，其在多传感器融合领域中的特殊地位，如何在车辆运行中有效运用是值得研究的问题。（2）D-S证据推理法宋维堂，等：基于智能车辆的多传感器数据融合算法研究与分析综述83··现代交通技术2012年
D-S证据推理是一种广义的Bayes推理方法，通常处理因不确定信息所引起的不确定性。证据推理首先由Dempster提出构造不确定推理模型的一般框架，将命题的不确定问题转化为集合的不确定问题，之后Shafer对该理论进行了补充，从而形成了处理不确定信息的D-S证据推理。D-S证据推理利用概率分配函数、信任函数、似然函数来描述客观证据对命题的支持程序，用它们之间的推理与运算来进行目标识别。D-S证据理论可以不需要先验概率和条件概率密度，但是它存在潜在的指数复杂度问题和要求证据是独立的问题。王檀彬等人［5］通过CCD摄像头获取的信息跟踪路面标志线行驶，用D-S证据理论和模糊处理的方法对多个超声波传感器的信息进行融合。仿真结果表明该信息处理和融合方法能够有效地判断障碍物，从而达到良好的智能车避障导航效果。（3）模糊逻辑推理模糊逻辑推理使用论域、隶属度函数等手段建立起多传感器信息的不确定性描述，然后通过合成运算模糊推理出相应的融合结果。多传感器在融合过程中，因为融合信息的不确定性，不可能将信息直接进行归类或采用某种明确的规则，因此，模糊逻辑推理方法被广泛采纳。实际上，推理过程中将已知规则归纳为前因与结果两论域间的模糊关系，再将前因论域的现有知识与归纳得到的模糊关系进行合成运算，推出当前知识下的结论，这种模糊关系不仅实现了多传感器输出数据空间与目的数据空间之间较为复杂的非线性映射关系，并且具有较强的鲁棒性和容错性。与卡尔曼滤波法不同，模糊逻辑推理方法不用建立精确的数学模型，也就避免了因为系统模型不准确而产生的误差。（4）人工神经网络人工神经网络是涉及神经科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科，是采用可物理实现的系统来模仿人脑神经细胞结构和功能的系统，是根据典型样本通过学习建立起来的一个综合样本信息的权值网络，该网络在样本处具有理想的输出，对非样本输入由于其具有泛化能力，也能表现出较好的结果。人工神经网络因其特有的非线性适应性信息处理能力与其他技术的融合，已经成为一大研究热点。多传感器融合即是建立起多源不确定冗余信息与融合结果之间的映射关系，人工神经网络显著的特点是以任意精度实现网络输入和输出之间复杂的线性或非线性映射关系；人工神经网络通过网络变换和动力学行为得到了并行分布式的信息处理功能，决定了其结合的多传感器融合系统具有很强的实时性和容错性；人工神经网络对观测的各种不确定信息具有非常强的自学习能力、联想存储功能和高速寻找优化解的能力。人工神经网络的应用领域非常广泛，尤其在模式识别、人工智能、控制工程、优化计算和联想记忆、信号处理等应用领域更为擅长。2.3多种数据融合方法间的集成多传感器数据融合算法虽然很多，但每种数据融合算法都有其局限性，利用各种方法之间的互补性，将几种算法进行有机结合，可以取长补短，取得比单一采用一种算法更好的结果。（1）模糊逻辑和神经网络相结合神经网络技术是模拟人类大脑神经进行信息处理的一门技术，是由大量处理单元互联组成的系统，处理单元按层次结构的形式组织，每层上的处理单元以加权的方式与其他层上的处理单元联接，采用并行结构和并行处理机制，因而，神经网络具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点，能够模拟复杂的非线性映射。神经网络学习收敛性差，不适合表达基于规则的知识。而模糊逻辑控制规则过多，缺乏自学习和自适应能力。将两者结合形成模糊神经网络（FNN）可以实现优势互补，能够实现模糊规则的自动获取和隶属函数的自动生成。刘金强［6］等人针对智能小车避障问题，提出了一种将模糊逻辑和神经网络相结合的融合方法———Takagi-Sugeno（T-S）模糊神经网络方法。基于此方法的数据融合算法应用在智能小车避障运动中，采用多只超声波传感器和红外线传感器探测障碍物的距离和方向，采集的各种数据利用T-S模糊神经网络进行融合。通过试验仿真表明：此方法能够使智能小车对障碍物的灵活避障和导航行进。（2）模糊逻辑和卡尔曼滤波相结合卡尔曼滤波算法适合于线性系统的目标跟踪，并且一般适用于平稳的随机过程，它要求系统具有线性的动力学模型，且系统噪声和传感器噪声是高斯分布白噪声模型，并且计算量大，对出错数据非常敏感。在实际中，系统的状态参量不断受到不能确定的干扰，在使用不精确或错误的模型和噪声统计设计卡尔曼滤波器时经常导致滤波结果失真，滤波过程容易产生发散。为了防止这个问题的发生，