自动驾驶中多传感器信息融合技术的研究

自动驾驶汽车硬件系统概述

自动驾驶汽车硬件系统概述自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。自动驾驶汽车硬件系统概述从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解：一、自动驾驶系统的硬件架构二、自动驾驶的传感器三、自动驾驶传感器的产品定义四、自动驾驶的大脑五、自动驾驶汽车的线控系统

自动驾驶事故分析根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。

目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。自动驾驶研发仿真测试流程所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿

自动驾驶传感器竞争格局解析

自动驾驶传感器竞争格局解析自动驾驶汽车作为汽车未来的重要发展方向，成为汽车零部件产业链的重要增长点。国内外的汽车零部件供应商积极布局自动驾驶传感器领域，在车载摄像头、毫米波雷达和激光雷达三大核心部件，以及产业链上下游的拓展为零部件供应商带来增长机遇。国内外部分综合实力较强的汽车零部件公司在自动驾驶汽车传感器上进行多产品布局，可以为下游客户提供综合性的自动驾驶解决方案，形成较强的竞争力。这些公司包括国外的博世、大陆集团、法雷奥、海拉、德尔福、富士通天、奥托立夫等公司和国内的德赛西威、华域汽车和保隆科技等公司。国际公司中，博世的自动驾驶传感解决方案技术领先，其可以为客户提供包括近距离摄像头、多功能立体摄像头、77/79GHz毫米波雷达等多种产品，同时博世通过投资以及自主开发的方式研制激光雷达产品。大陆集团是全球排名前五的车载摄像头模组供应商和排名前三的毫米波雷达供应商，同时其规划2020年后将实现激光雷达的量产。法雷奥是全球排名前三的车载摄像头模组供应商，其毫米波雷达和激光雷达产品稳步发展，其中和Ibeo合作研制的激光雷达已经量产。此外，海拉、德尔福等公司的自动驾驶传感器业务也稳步发展。国内公司中，德赛西威2017年实现高清车用摄像头的量产，毫米波雷达产品将于2019年实现量产。华域汽车前视摄像头完成综合工况道路验证测试，毫米波雷达产品已经实现量产供货。保隆科技预计将于2019年量产车载摄像头，其毫米波雷达产品也已发布。竞争格局:国际企业领先，国内企业跟进摄像头:国际零部件公司市场份额较高车载摄像头产业链较长，上下游拥有众多环节，每个环节都涉及国内外众多厂商和公司。相较于消费电子等所用的摄像头，车规级的摄像头对

多传感器信息融合

0前言移动机器人的定位问题是提高移动机器人自主能力的关键问题之一。具体来说，定位是利用先验环境地图信息、机器人位姿的当前估计及传感器的观测值等输入信息，经过一定的处理和变换，产生更加准确地对机器人当前位姿的估计。机器人的定位方式有很多种，如，基于光电寻线的定位、基于声纳的机器人自主定位、基于全景视觉的定位及基于激光测距的定位等。可以看出：机器人的定位方式取决于所采用的传感器。目前，在移动机器人上使用较多的传感器有视觉传感器、里程计和惯导系统、超声传感器、激光测距仪、GPS 定位系统等。其中，视觉传感器具有信息量大、感应时间短的优点，但往往获得的数据噪声大、信息处理时间长；激光传感器在测距范围和方向上具有较高的精度，但价格昂贵；超声波传感器虽然角度分辨力较低，但它处理信息简单、成本低、速度快，因此，在自主移动机器人上得到了广泛的应用；里程计是一种相对定位传感器，它通过累计计算得到定位信息，缺点是存在累计误差问题，因此，可结合绝对定位传感器，如超声传感器等，提供较准确的定位。各传感器都有它自己的局限性，因此，移动机器人往往同时装备多种传感器，各自提供关于机器人定位的消息。目前的趋势是：根据传感器的可靠性。使用不同类型的传感器来测量相关数据。本文采用扩展卡尔曼滤波( EKF) 技术，将里程计和超声波传感器所提供的数据进行融合定位。 1 机器人运动模型的建立由于移动机器人机构复杂，为了便于构造运动学模型与规划控制机器人的位姿，本文选择两轮驱动小车作为运动平台。将整个机器人本体看作一个刚体，车轮视为刚性轮，并在运动不是太快而转弯半径较大时，不考虑车轮与地面侧向滑动的情况，其简化运动学模型如图1 所示。

自动驾驶行业分析之全球篇

2018年自动驾驶行业分析之全球篇撰写时间：2018年6月

第1章概述自动驾驶驾驶的概念与定义自动驾驶的定义目前的自动驾驶可分为两类。一类是目前非常火爆的无人驾驶，更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省，典型的例子为百度和Google的无人车；一类是ADAS(全称为Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统），发展历史已久，早在1970年就已进入车厂布局中。两者都是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。图表1：ADAS与无人驾驶的区别不过，ADAS也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。自动驾驶分级

关于汽车智能化的分级，业界统一采用SAE International的标准，即国际汽车工程师协会制定的标准。 SAE的标准把自动驾驶分为了L0~L5，其中L0指的是人工驾驶。标准具体规定如下：图表2：自动驾驶分级数据来源：SAE 目前市场上L3级别的自动驾驶汽车已经准备上路，汽车供应链正在投入下一个阶段L4级别自动驾驶汽车的研发。自动驾驶产业链产业链结构图自动驾驶产业链相对较长，主要分为上中下游。上游主要为原材料，包括锂、钴、铜以及半导体等；中游为各种软硬件产品，包括传感器、自动驾驶平台等；下游为整车集成，以及车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。

多传感器信息融合方法综述

万方数据

多传感器信息融合方法综述作者：吴秋轩，曹广益作者单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200030 刊名：机器人英文刊名：ROBOT 年，卷(期)：2003,25(z1) 被引用次数：2次参考文献(5条) 1.周锐;申功勋;房建成基于信息融合的目标图像跟踪 1998(12) 2.张尧庭;桂劲松人工智能中的概率统计方法 1998 3.何友;王国宏;彭应宁多传感器信息融合 2000 4.罗志增;叶明Bayes方法的多感觉信息融合算法及其应用[期刊论文]-传感技术学报 2001(03) 5.张文修;吴伟业;梁吉业粗糙集理论与方法 2001 本文读者也读过(8条) 1.臧大进.严宏凤.王跃才.ZANG Da-jin.YAN Hong-feng.WANG Yue-cai多传感器信息融合技术综述[期刊论文]-工矿自动化2005(6) 2.多传感器信息融合及应用[期刊论文]-电子与信息学报2001,23(2) 3.赵小川.罗庆生.韩宝玲.ZHAO Xiao-chuan.LUO Qing-sheng.HAN Bao-ling机器人多传感器信息融合研究综述[期刊论文]-传感器与微系统2008,27(8) 4.范新南.苏丽媛.郭建甲.FAN Xin-nan.SU Li-yuan.GUO Jian-jia多传感器信息融合综述[期刊论文]-河海大学常州分校学报2005,19(1) 5.咸宝金.陈松涛智能移动机器人多传感器信息融合及应用研究[期刊论文]-宇航计测技术2010,30(2) 6.韩增奇.于俊杰.李宁霞.王朝阳信息融合技术综述[期刊论文]-情报杂志2010,29(z1) 7.肖斌多传感器信息融合及其在工业中的应用[学位论文]2008 8.丁伟.孙华.曾建辉.DING Wei.SUN Hua.ZENG Jian-hui基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述[期刊论文]-传感器与微系统2006,25(7) 引证文献(2条) 1.武伟.郭三学基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统[期刊论文]-轮胎工业 2006(5) 2.魏东.杨洋.李大寨.宗光华基于多传感器融合的机器人微深度环切[期刊论文]-传感器技术 2005(11) 本文链接：https://www.360docs.net/doc/da14313119.html,/Periodical_jqr2003z1037.aspx

自动驾驶传感器布置如何布置

前言:无人驾驶汽车的研究越来越多，各环境感知传感器的分布位置也不同，到底这些传感器要遵循一个什么样的布置原则？智能驾驶汽车环境感知传感器主要有超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、单/双/三目摄像头、环视摄像头以及夜视设备。目前，处于开发中的典型智能驾驶车传感器配置如表 1所示。表 1 智能驾驶汽车传感器配置 ?环视摄像头：主要应用于短距离场景，可识别障碍物，但对光照、天气等外在条件很敏感，技术成熟，价格低廉； ?摄像头：常用有单、双、三目，主要应用于中远距离场景，能识别清晰的车道线、交通标识、障碍物、行人，但对光照、天气等条件很敏感，而且需要复杂的算法支持，对处理器的要求也比较高； ?超声波雷达：主要应用于短距离场景下，如辅助泊车，结构简单、体积小、成本低； ?毫米波雷达：主要有用于中短测距的 24 GHz 雷达和长测距的 77 GHz 雷达 2 种。毫米波雷达可有效提取景深及速度信息，识别障碍物，有一定的穿透雾、烟和灰尘的能力，但在环境障碍物复杂的情况下，由于毫米波依靠声波定位，声波出现漫反射，导致漏检率和误差率比较高； ?激光雷达：分单线和多线激光雷达，多线激光雷达可以获得极高的速度、距离和角度分辨率，形成精确的 3D 地图，抗干扰能力强，是智能驾驶汽车发展的最佳技术路线，但是成本较高，也容易受到恶劣天气和烟雾环境的影响。 ?不同传感器的感知范围均有各自的优点和局限性（见图 1），现在发展的趋势是通过传感器信息融合技术，弥补单个传感器的缺陷，提高整个智能驾驶系统的安全性和可靠性。

图 1 环境感知传感器感知范围示意图全新奥迪A8配备自动驾驶系统的传感器包括 -12个超声波传感器，位于前后及侧方 -4个广角360度摄像头，位于前后和两侧后视镜 -1个前向摄像头，位于内后视镜后方 -4个中距离雷达，位于车辆的四角 -1个长距离雷达，位于前方 -1个红外夜视摄像头，位于前方

信息融合技术

信息融合技术 1引言融合(Fusion)的概念开始出现于70年代初期,当时称之为多源相关、多源合成、多传感器混合或数据融合(Data Fusion),现在多称之为信息融合(Information Fusion)或数据融合。融合就是指采集并集成各种信息源、多媒体与多格式信息,从而生成完整、准确、及时与有效的综合信息过程。数据融合技术结合多传感器的数据与辅助数据库的相关信息以获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果。经过融合的多传感器信息具有以下特征:信息的冗余性、互补性、协同性、实时性以及低成本性。多传感器信息融合与经典信号处理方法之间存在本质的区别,其关键在于信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式,而且可以在不同的信息层次上出现。 2信息融合的结构模型由于信息融合研究内容的广泛性与多样性,目前还没有统一的关于融合过程的分类。 2、1按照信息表征层次的分类系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三类:数据层融合、特征层融合与决策层融合。数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理解等方面,采用经典的检测与估计方法。特征层融合可划分为两大

类:一类就是目标状态信息融合,目标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标跟踪方法;另一类就是目标特性融合,它实质上就是模式识别问题,具体的融合方法仍就是模式识别的相应技术。决策层融合就是指不同类型的传感器观测同一个目标,每个传感器在本地完成处理,其中包括顶处理、特征抽取、识别或判决,以建立对所观察目标的初步结论。然后通过关联处理、决策层触合判决,最终获得联合推断结果。 2、2JDL模型(Joint Directors of Laboratories, JDL)与λ-JDL模型该模型将融合过程分为四个阶段:信源处理,第一层处理(即目标提取)、第二层处理(即态势提取)、第三层提取(即威胁提取)与第四层提取(即过程提取)。模型中的每一个模块都可以有层次地进一步分割,并且可以采用不同的方法来实现它们。 λ-JDL模型为JDL模型的简化,把0层包含进了1层, 4层融入其她各层中。 2、3按照数据流融合的位置进行分类多传感器融合系统中的一个关键问题就是在何处对数据流进行融合。按照融合位置的不同可以将融合结构分为以下三种类型:集中式融合、分布式多传感器融合与无中心融合结构。对于特定的信息融合应用不可能找到一种最优的融合结构,结构的选择必须综合考虑计算资源、可用的通信带宽、精度要求、传感器能力

自动驾驶汽车硬件系统概述

自动驾驶汽车硬件系统概述如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。上周，来自百度自动驾驶技术部高级产品经理—王石峰，在Apollo开发者社群内分享了有关自动驾驶汽车硬件系统的内容，让开发者学习Apollo技术的同时，进一步了解自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统。这段视频想必大家都看过很多次了，这里就不再播放了。根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世

多传感器数据融合技术

多传感器数据融合技术摘要：介绍多传感器数据融合技术的历史与研究现状，给出多传感器数据融合实现方法，最后给出应用和多传感器数据融合的不足与研究展望。 1 引言多传感器数据融合是信息领域一个前景广阔的研究方向，世界各国都有学者和技术人员在开展数据融合技术的研究，我国对数据融合方面的研究也日益重视，国家自然科学基金和“863”计划已将其列入重点支持项目，因此，对多传感器数据融合进行学术与工程应用的研究具有重要意义[1]。多传感器数据融合技术是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。多传感器数据融合技术从多信息的视角进行处理及综合，得到各种信息的内在联系和规律，从而剔除无用的和错误的信息，保留正确的和有用的成分,最终实现信息的优化，它也为智能信息处理技术的研究提供了新的观念。数据融合作为一门跨学科的综合信息处理理论，涉及系统论、信息论、控制论、人工智能和计算机通信等众多的领域和学科[2]。本文介绍数据融合技术发展历史与研究现状，描述数据融合技术的几种典型实现方法，给出数据融合技术的主要应，最后对数据融合技术研究中存在的问题和发展前景进行了论述。 2 多传感器数据融合技术概述 2.1 数据融合的定义数据融合也称为信息融合，它的定义有很多。Mango lini将数据融合定义为：一套利用具有不同性质的各种源数据的方法、工具、方式，目的是提高所需信息的质量，此定义着重于融合的方法。Hall 和Llinas的定义是“数据融合技术是将来自多传感器和相关数据库的有关信息进行综合，以得到精度上的改善和更加具体的推断，而这些也可以通过单个传感器来得到”。这种定义虽然提到了数据信息的质量，但是仍注重于方法。美国国防部定义为“数据融合是一个多级、多方面的过程,这个过程处理自动识别、连结、相关、估计以综合多源数据和信息.。”这一定义简单地说就是“处理自动识别、连结、相关、估计

基于多传感器信息融合的智能机器人

基于多传感器信息融合的智能机器人院－系：信息工程与自动化学院专业：模式识别与智能系统年级： 2011 级学生姓名：朱丹学号： 2011204082 任课教师：黄国勇 2011年11月

摘要机器人多传感器信息融合是当今科学研究的热点问题。传感器是连接机器人智能处理过程与外界环境的重要纽带，一般智能机器人都配有数个不同种类的传感器。本文主要分析了多传感器系统在机器人当中的重要性和多传感器信息融合的基本原理，并探讨了多传感器信息融合技术在智能机器人中的应用。关键词：智能机器人、多传感器、信息融合引言多传感器、信息融合技术与传统机器人的结合构成了智能机器人。要使机器人拥有智能，对环境变化做出反应，首先必须使机器人具有感知环境的能力。用传感器采集环境信息加以综合处理，控制机器人进行智能作业，更是机器人智能化的重要体现。在以往机器人智能领域的研究中，人们把更多的注意力集中到研究和开发机器人的各种外部传感器上。尽管在现有的智能机器人和自主式系统中，大多数使用了多个不同类型的传感器，但并没有把这些传感器作为—个整体加以分析，更像是—个多传感器的拼合系统。虽然在各自传感器信息处理与分析方面开展了大量富有成效的工作，但由于忽视了多传感器系统的综合分析，对提高智能系统的性能带来了不利影响，效率低下而且速度缓慢。因此，多传感器信息融合技术较之单一传感器有非常大的数据准确度的优势，已经成为现在机器人研究领域的关键技术。一、多传感器信息融合的基本原理多传感器信息融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。人类本能地具有将人体的各种功能器官(眼、耳、鼻、四肢)所探测的信息(景物声音、气味和触觉)与先验知识进行综合的能力，以便对周围的环境和正在发生的事件做出估计。这一处理过程是复杂的，也是自适应的，它将各种信息(图像、声音、气味、物理形状、描述)转化成对环境的有价值的解释，这需要大量不同的智能处理，以及适用于解释组合信息含义的知识库。多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。在多传感器系统中，各种传感器提供的信息可能具有不同的特征:时变的或者非时变的；实时的或者非实时的；快变的或者缓变的；模糊的或者确定的；精确的或者不完整的；可靠的或者非可靠的；相互支持的或互补的；相互矛盾的或冲突的。多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分地利用多个传感器资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述。信息融合的目标是基于各传感器分离观测信息，通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势，来提高整个传感器系统的有效性。

自动驾驶传感器的选型和布置

无人驾驶属于汽车行业最前沿的研究领域之一。现阶段仅有少量量产车具备L2级别的自动驾驶技术，能够达到L3级别的更是凤毛麟角。但汽车未来的发展方向就是无人驾驶和自动驾驶，而要达到L5级别，仍然需要工程师们付出多年的努力。只是在谈起无人驾驶的时候，你们是否想过，相关的传感器会如何进行布置？需要进行哪些方面的考虑？来简单讨论一下要量产的自动驾驶在传感器选型和布置上考虑的问题。我们都知道，无人驾驶目前主要采用摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等几类传感器。这几类传感器在特性上都有所差异，如下表：可以看到各种传感器的范围和距离都不同，有些性能强大的传感器成本高、

选择余地相对也很少。如何合理选择和布置传感器也成为自动驾驶研发，尤其是量产的关键（成本问题）。 01典型区域划分根据车辆不同方位遇到的情况不同，可以将车辆周边的感知区域划分为以下5类区域：前向A、前侧向B、后侧向E、后向D、侧向C。每个区域在车辆行驶中遇到的情况都会有不同，所以在不同的区域内，感应范围的要求是不同的。例如，前向A区域为最主要区域，应覆盖全速行驶时的纵向安全距离，B、E区域则主要检测相邻车道的情况和转向的情况。 02传感器工作的主要区域考虑不同使用场景的需求在实现L5完全自动驾驶之前，所有的自动驾驶功能都会对场景进行限制，高速公路or城市道路，低速or高速……不同的场景对传感器的需求肯定也不同。比如高速公路的场景只需要对车辆进行识别，而城市道路还需要对自行车、电动车、行人等进行识别；高速情况下为保证安全，检测的距离一定会比低速远。而就算在同一种使用场景中，不同

的功能对传感器的需求也会不同。例如实现自动泊车，依靠近距离的超声波雷达和全景传感器即可。在高速公路上实现AEB自动紧急制动和ACC自适应巡航的功能，则仅需要对A区域内的车辆进行检测；但如果实现变道的功能可能还需要对B、E区域进行检测。而如果高速变道还涉及到从低速匝道变到行驶道路的场景，考虑的因素就更多。 03特殊场景举例对于上述的特殊场景，下面进行简单的举例（举例式讨论，不作为实际参考）：在下面的场景中，前车在匝道以60km/h的速度行驶，需变道到正常行驶车道，此时目标车道后方有一120km/h行驶的车辆，时距τ=2s，假设变道需要的时间为3s。则可得到与后方车辆的安全距离为：因此，E 区域的传感器应当能检测到侧后方83米的距离才比较安全，故24GHz的毫米波雷达（≤60m），无法满足此要求；需选择77GHz的毫米波雷达或中距离摄像头（特斯拉Autopilot 2.0方案）。类似的特殊场景还有很多，因此在

无人驾驶汽车激光雷达传感器方案

一、主流传感器对比激光雷达：激光雷达具有高精度、高分辨率的优势，同时具有建立周边3D模型的前景，然而其劣势在于对静止物体如隔离带的探测较弱且目前技术落地成本高昂。由于激光雷达可广泛应用于ADAS系统，例如自适应巡航控制（ACC）、前车碰撞警示（FCW）及自动紧急制动（AEB），因此吸引了不少具有先进技术的初创公司竞争，同时传统供应商也积极布局投资希望能够达成战略合作关系以便快速获得先进技术。毫米波雷达：与激光雷达相比，毫米波雷达具有探测距离远，不受天气状况影响以及成本低的优势。由于毫米波雷达采用硅基芯片，不会特别昂贵，也不涉及复杂工艺，同时正处于第二次工艺转型的重要时期，预计成本仍有下降空间。相比激光雷达暂时高不可攀的成本以及较低的技术壁垒和自身可全天候工作的优势，毫米波雷达可以说是目前初创公司进入自动驾驶市场的一个门槛较低的入口。摄像头：车载摄像头是最基本常见的传感器，价格低廉且应用广泛同时具备雷达无法完成的图像识别功能，不仅可以识别路牌，在自动驾驶系统的图像处理方案中也是不可或缺的一部分。鉴于目前激光雷达的高成本，摄像头配合高精度地图是另一种较低成本的技术路线。除了与高精度地图配合为自动驾驶提供定位服务，摄像头还可以在地图采集过程中作为低成本且数据传输量小（摄像头捕捉的是小尺寸的2D画面）的数据收集器。二、视觉主导还是激光雷达主导？据清华大学邓志东教授介绍，自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种：一种是以特斯拉为代表的视觉主导的多传感器融合方案，另一种以低成本激光雷达为主导，典型代表如谷歌

Waymo。 1、视觉主导，以特斯拉为代表：摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+低成本激光雷达。摄像头视觉属于被动视觉，受环境光照的影响较大，目标检测与SLAM较不可靠，但成本低。目前，特斯拉已经在其量产车上列装了Autopilot 2.0固件，而且成本较低，只有7000美金左右，8个摄像头组成单目环视，有1个毫米波雷达和12个超声波雷达，希望从L2跳跃到L4。经过半年的努力，特斯拉近期已经完成了将路测大数据从Mobileye单目视觉技术过渡到基于Nvidia Drive PX2计算硬件平台的特斯拉Vision软件系统上，并且在今年3月底发布了8.1软件版本，它用深度学习的方法在短期内基本达到了Mobileye的技术水平，这是以前很难想象的。特斯拉的自动驾驶技术究竟怎么样，一个重要的观察点就是看它能否在2017年年底，如期从洛杉矶开到纽约，实现全程4500公里且无人工干预的完全自主驾驶。 2、激光雷达主导，以Google Waymo为代表：低成本激光雷达+毫米波雷达+超声波传感器+摄像头。激光雷达是主动视觉，它的目标检测与SLAM比较可靠，但是却丢失了颜色和纹理且成本高昂。目前谷歌Waymo自己组建团队研发激光雷达的硬件，把成本削减了90%以上，基本上是7000美金左右，同时他们已经开始在美国凤凰城地区对500辆L2级别的车进行社会公测，大大地推进了该类技术路线的落地实践。激光雷达主导的解决方案未来可以沿如下两个方向继续推进商业化进程：一个是发展摄像头与激光雷达的硬件模组，把两者结合起来，既有激光雷达，又有彩色摄像头，可以直接获得彩色激光点云数据。另一个是进一步降低激光雷达的硬件成本，比如研发固态激光雷达并真正实现产业化，届时成本会下降到几百美金。

浅析应用于自动驾驶汽车的传感器解决方案

浅析应用于自动驾驶汽车的传感器解决方案没有一种解决方案是完美的，每种组合的解决方案都有妥协，尽管如此，这些传感器技术将以不同的方式在不同的车辆价格点组合，从而获得有效的解决方案。有四种类型的传感器为车辆提供外部和即时信息，每种传感器都有优点和缺点。传感器类型是：激光雷达 - 一种测量技术，通过用激光照射目标来测量距离。激光雷达是光探测和测距的。雷达 - 一种物体探测系统，使用无线电波来确定物体的范围，角度或速度。超声波 - 一种发射超声波声音的物体检测系统，可以保存并检测它们的返回以确定距离。被动视觉 - 使用被动相机和复杂的物体检测算法来了解相机可见的内容。每种技术都有不同的优点和缺点。激光雷达目前是大而昂贵的系统，必须安装在车辆外面。例如，Google必须安装在车辆顶部，视线无障碍。目前的实施方案已经基本上从早期的30米范围到150米到200米改进了范围，同时分辨率也提高了。目前，具有更高范围和分辨率的生产系统仍然是昂贵的。激光雷达在所有光线条件下都能很好地工作，但由于使用了光谱波长，它们开始因空气中的雪，雾，雨和尘埃颗粒的增加而失效。激光雷达无法检测颜色或对比度，也无法提供光学字符识别功能。代表制造商包括Continental AG，LeddarTech，Quanergy和Velodyne。谷歌的自动驾驶汽车解决方案使用激光雷达作为主要传感器，但也使用其他传感器。特斯拉目前的解决方案并未包含激光雷达（虽然姊妹公司SpaceX确实如此）以及过去和现在的声明表明他们认为自动驾驶汽车不需要。 Quanergy展示了一种近乎量产的固态激光雷达系统，该系统预计有150米的范围，250美元的成本和足够的分辨率。该装置仍然比所有其他传感器大得多，而且价格昂贵，但价格和尺寸与预期的性能将使它成为一个非常有竞争力的传感器，如果它生产。这个价格/性能点可能会让它更有可能包含在特斯拉中，并且已经发现了一个安装在顶部的传统激光雷

多传感器信息融合技术综述(论文)

多传感器信息融合技术综述内容摘要：多传感器信息融合技术是一门新兴学科，它的理论和方法已被应用到许多研究领域。本文主要对多传感器信息融合的模型与结构、信息融合的主要技术和方法、信息融合理论体系以及信息融合技术的应用等内容进行了概要介绍和展开了综述。关键词：多传感器；信息融合；综述随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术和并行计算的软硬件技术等相关技术的发展，多传感器信息融合技术已受到了广泛关注。多传感器信息融合是20世纪80年代出现的一门新兴学科，它首先广泛地应用于军事领域，如海上监视、空－空和地－空防御、战场情报、监视和获取目标及战略预警等，随着科学技术的进步，多传感器信息融合至今已形成和发展成为一门信息综合处理的专门技术，并很快推广应用到工业机器人、智能检测、自动控制、交通管理和医疗诊断等多种领域。我国从20世纪90年代也开始了多传感器信息融合技术的研究和开发工作，并在工程上开展了多传感器识别、定位等同类信息融合的应用系统的开发，现在多传感器信息融合技术越来越受到人们的普遍关注。1多传感器信息融合的概念在信息融合领域，人们经常提及“多传感器融合”（multi-sensor fusion）、“数据融合”（data fusion）和“信息融合”（information fusion）。实际上它们是有差别的，现在普遍的看法是，多传感器融合包含的内容比较具体和狭窄，至于信息融合和数据融合，有一些学者认为数据融合包含了信息融合，还有一些学者认为信息融合包含了数据融合，而更多的学者把信息融合与数据融合的当作同一概念看待，在不影响应用的前提下，二种提法都是可以的。因此本文统一使用信息融合这一提法。信息融合有多种定义方式，作者认为比较确切的概念为：充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，以完成所需的决策和估计任务，使系统获得比它的各组成部分更优越的性能。 2 信息融合的模型和结构 2.1 信息融合的模型信息融合绝大部分的研究都是根据具体问题及其特定对象建立自己的融合层次，针对其在军事上的应用将信息融合划分为检测层、位置层、属性层、态势评估和威胁估计；根据输入输出数据的特征提出了基于输入/输出特征的融合层次化描述等。可见，信息融合层次的划分没有统一标准，根据信息表征的层次，我们将信息融合划分为像素层、特征层和决策层，分别称为像素级融合、特征级融合和决策级融合[1]。一个给定的信息融合系统，可能涉及多个级别数据的输入。（1）像素级融合见图1，这是最低层次的信息融合。在这种方法中，匹配的传感器数据直接融合，而后对融合的数据进行特征提取和特征说明。传感器的信息融合之后，没有单个处理的信息损失，识别的处理等价于对单个传感器的处理。该层次的信息融合能够提供其它层次上的融合所不具备的细节信息，因此，像素级多传感器处理提供一种最优决策和识别性能。但是，像素级融合要求精确的传感器配准和宽的传输带宽。（2）特征级融合见图2，这是中间层次的信息融合。在这种方法中，每个传感器观测目标，并对各传感器的观测进行特征提取（如提取形状、边沿、方位信息等），产生特征矢量，而后融合这些特征矢量，并做出基于联合特征矢量的属性说明。在特征级融合中，各个源提供的特征矢量融合到一个综合的特征矢量中，这种融合是比较简单的，该层次的信息融合是像素级融合和更高一级决策级融合的折衷形式，兼容了两者的优缺点，具有较大的灵活性，在许多情况下是很实用的。

浅谈自动驾驶当中的关键传感器

浅谈自动驾驶当中的关键传感器不久前，全球管理咨询公司麦肯锡发布了一份研究报告，估算自动驾驶技术如能实现，将提升个人安全系数，可减少90%以上的事故。不过，报告作者之一表示认，自动驾驶行业整体还处在“诞生期”，90%的数字仅是预测，有很大的不确定性，而且是在所有人都采取自动驾驶的前提下得出的。就安全系数而言，传感和决策对其意义重大，所以解读传感器信息为当前高级驾驶辅助系统（ADAS）的核心，以及未来全自动驾驶汽车所需要的基本要素，同时也是我们当前面临的一大挑战。扩展感知能力，超越人眼所及想象您在开车时一辆迎面而来的汽车不知不觉进入了您的车道，与此同时有一个人在人行道上遛狗。您会刹车以期将碰撞降至最低程度？还是猛打方向盘，撞上行人和狗？抑或猛然转向另一车道，撞上迎面而来的车流？无论如何选择，也不大可能逃过一劫而不造成实质性损害或伤害。即使有能力在一瞬间作出三项决策，对我们所有人来说，这仍会变成一个没有赢家的困境，除非我们能避免其发生。这正是自动驾驶的主要目标之一：车辆中的传感器、通信能力、执行器和人工智能（AI）协同工作，收集并分析信息，从而比最好的人类司机更快、更及时地做出决策。我们在开车时获得的大部分信息来自于眼睛。这会受到很多因素的限制和影响，例如天气、距离和干扰。因此，我们在开车时作出的很多决策都是反应性的。自动驾驶车辆有望实现预测性驾驶。为此，车辆必须具备远超我们人类的检测感知能力，我们需要检测自动驾驶车辆外部环境的三种关键技术：雷达、激光雷达和高性能惯性MEMS IMU。微波雷达雷达目前大量用在高级驾驶员辅助系统中，例如碰撞预警和缓冲刹车、盲点检测、车道变换辅助等，然而高性能雷达技术对传统的微波信号链技术能力有极高的要求。有意思的是，根据ADI 官方数据，新近生产的全部雷达模块中大约50% 含有ADI 公司技术。这家

多传感器信息融合综述

1.多传感器信息融合概念多传感器信息融合是指综合来自多个传感器的感知数据, 以产生更可靠、更准确或更精确的信息。经过融合的多传感器系统能完善地、精确地反映检测对象特性, 消除信息的不确定性, 提高传感器的可靠性。经过融合的多传感器信息具有以下特性: 信息的冗余性、信息的互补性、信息的实时性和信息的低成本性。 2. 多传感器信息融合分类按融合判断方式分类（1）硬判决方式硬判决方式设置有确定的预置判决门限。只有当数据样本特征量达到或超过预置门限时，系统才做出判决断言；只有当系统做出了确定的断言时，系统才向更高层次系统传送“确定无疑”的判决结论。这种判决方式以经典的数理逻辑为基础，是确定性的。（2）软判决方式软判决方式不设置确定不变的判决门限。无论系统何时收到观测数据都要执行相应分析，都要做出适当评价，也都向更高层次系统传送评判结论意见及其有关信息，包括评判结果的置信度。这种评判不一定是确定无疑的，但它可以更充分地发挥所有有用信息的效用，使信息融合结论更可靠更合理。按传感器组合方式分类（1）同类传感器组合同类传感器组合只处理来自同一类传感器的环境信息，其数据格式、信息内容都完全相同，因而处理方式相对比较简单。（2）异类传感器组合异类传感器组合同时处理来自各种不同类型传感器采集的数据。优点是信息内容广泛，可以互相取长补短，实现全源信息相关，因而分析结论更准确、更全面、更可靠，但处理难度则高很多。 3.信息融合的系统结构信息融合的系统结构研究包含两部分, 即信息融合的层次问题和信息融合的体系结构。融合的层次结构主要从信息的角度来分析融合系统, 信息融合的体系结构则主要是从硬件的角度来分析融合系统。（1）信息融合的层次信息融合系统可以按照层次划分, 对于层次划分问题存在着较多的看法。目前较为普遍接受的是层次融合结构, 即数据层、特征层和决策层。数据层融合是指将全部传感器的观测数据直接进行融合, 然后从融

浅谈自动驾驶三大核心传感器技术

浅谈自动驾驶三大核心传感器技术据麦姆斯咨询介绍，汽车市场对视觉、雷达和LiDAR（激光雷达）传感器的需求不断增长，因为这些传感器能够实现先进辅助驾驶（ADAS）和自动/无人驾驶功能，不仅如此，汽车制造商还对传感器供应商提出了更加苛刻的新要求。 LiDAR、雷达以及图像传感器是未来自动驾驶汽车的核心支柱，图片引自《汽车MEMS和传感器市场及技术趋势-2017版》汽车市场对供应商的要求一直很高。OEM厂商为了实现ADAS和自动驾驶技术，希望相关传感器在提升安全性的同时，尺寸能够更小、速度更快且成本更低。通常，ADAS包括多种安全功能，例如自动紧急制动、车道监测以及障碍物警示等。雷达，是一种障碍物探测技术，用于汽车盲点探测及其它安全功能。“近年来，雷达模组的尺寸获得了大幅缩小，其散热要求也越来越高，”NXP（恩智浦）产品线经理Thomas Wilson说，“市场对雷达性能的要求越来越高，而尺寸要求不断缩小，因此成本压力越来越大。” 目前，汽车中应用的雷达模组是相对比较笨拙的系统，包含了多个基于不同工艺的芯片。因此，为了追求更小的尺寸和更低的成本，Infineon（英飞凌）、NXP（恩智浦）、Renesas （瑞萨）以及TI（德州仪器）正在开发在同一个器件上整合多个元件的集成雷达芯片组。尽管这些雷达芯片组可以针对多种不同的ADAS应用，但是，它们也代表了一种新的设计趋势。IC制造商将不再采用多种不同的工艺来制造各种芯片，而是采用45nm和28nm的标准CMOS工艺来集成雷达器件。当然，其它可选工艺还包括22nm体硅工艺和FD-SOI（全耗尽型绝缘硅）工艺。实现ADAS和自动驾驶的另一种核心技术，激光雷达（LiDAR），是一种利用脉冲激光来测量目标距离的技术，也正从笨重的机械旋转扫描系统，向集成更多元件、尺寸更小的固态单元发展，以降低高昂的制造成本。雷达业界正在开发下一代高分辨率雷达，以期替代昂贵的LiDAR，不过，LiDAR开发商也并没有闲着。事实上，目前并没有任何一种技术能够满足所有ADAS或自动/无人驾驶要求。如今，有些汽车已经集成了先进的视觉系统和雷达系统。接下来，它们或许还会装配LiDAR，这意味着视觉系统、雷达和LiDAR技术将在一定时期内和谐共存，共同实现汽车ADAS及未来的自动驾驶功能。每一种技术都有其优势和短板。“LiDAR相比视觉和雷达，是一种昂贵得多的传感器系统，

多传感器信息融合技术概论

多传感器信息融合技术概述摘要：传感器信息融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段，而多传感器信息经过融合后能够完善地、准确地反映环境的特征。信息融合技术已经广泛应用于信息电子学、计算机科学、自动化等领域，下面从五个方面做概述。关键词：多传感器；信息融合 1 多传感器信息融合基本原理多传感器信息融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。人类本能地具有将身体上的各种功能器官所探测到的信息（景物、声音、气味和触觉等）与先验知识进行综合的能力，以便对他周围的环境和正在发生的事件作出估计。多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分地利用多个传感器资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述。信息融合的目标是基于各传感器分离观测信息，通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势，来提高整个传感器系统的有效性。 2 多传感器信息融合的几种方法 2.1 卡尔曼滤波（KF）该方法用测量模型的统计特性，递推决定统计意义下最优融合数据合计。如果系统具有线性动力学模型，且系统噪声和传感器噪声可用高斯分布的白噪声模型来表示，则KF 为融合数据提供惟一的统计意义下的最优估计，它的递推特性使系统数据处理不需大量的存储和计算。 KF分为分散卡尔曼滤波（DKF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）。DKF可实现多传感器数据融合完全分散化，其优点是，单个传感器节点失效不会导致整个系统失效。而EKF 的优点是，可有效克服数据处理不稳定性或系统模型线性程度的误差对融合过程产生的影响。 2.2 人工神经网络法

自动驾驶车内惯性导航传感器全面解读

自动驾驶车内惯性导航传感器全面解读自从汽车制造商开始使用第一台微机电传感器(MEMS)加速计来测量加速的强劲力道以及启动安全气囊已经二十多年了。第一台惯性传感器早已为今日的先进驾驶辅助系统(ADAS)加速计的普及做好万全准备。微型装置提升汽车安全性和舒适性目前的ADAS技术还包括陀螺仪、压力传感器和磁力仪等类型的MEMS惯性传感器的运用。事实上，要不是有MEMS的防翻车安全功能，也不会有那么受欢迎的SUV的存在。MEMS陀螺仪侦测围绕行进中车辆X轴的旋转。此为碰撞侦测运算法则的主要依据。惯性传感器在自动驾驶中扮演举足轻重的角色，跟ADAS应用有着同等重要的零组件不是已经在使用，就是即将被开发出来。在设计ADAS时，工程师需要了解MEMS惯性传感器，以及这些技术在未来10到20年对汽车制造商和消费者代表甚么样的意义呢？首先，让我们来回顾一下传感器在今天和未来在汽车技术中扮演的角色。 AnalogDevices推出的全球第一个启动汽车安全气囊的加速计翻履感测属于被动安全防护功能的车辆翻覆感测可检测汽车是否正在翻覆并及时启动安全气囊装置。在车辆翻覆时，惯性传感器可为碰撞侦测运算提供滚动速率、横向和垂直加速度等主要数据。然而，在各种条件下提供可靠的传感器讯号才是个大挑战：例如在极端的酷热或寒冷的温度下或在碎石路上。此项要求也适用于电子稳定控制系统(ESC)的惯性传感器，ESC属于主动汽车安全防护功能，透过控制和启动汽车剎车来防止车辆打滑。为因应所面临的挑战，必须谨慎地设计出结合MEMS设计的专业知识以及对汽车系统的理解及要求的产品。这些产品必需根据规格进行设计，样品必须先在实验室进行测试，并与书面规划的内容一致。最后，传感器必须经过更多的实际驾驶测试，例如在冬季或碎石路上的行驶。

多传感信息融合技术报告

燕山大学多传感器信息融合技术报告年级专业：测试计量技术17班学生姓名：李群朱彩云杨雪莹孙东涛李永发郭文龙完成日期：2015年12月30日

目录摘要 (1) 1多传感信息融合技术的基本原理 (2) 1.1 研究背景及意义 (2) 1.2 研究现状 (2) 1.2.1传感信息融合算法现状 (3) 1.2.2 传感信息融合模型现状 (4) 1.2.3 发展趋势 (5) 2 多传感信息融合技术理论知识 (5) 2.1 基本原理 (5) 2.2 多传感信息融合技术的体系构架 (6) 2.3 信息融合的主要技术 (7) 2.3.1 基于模糊理论的传感信息融合 (7) 2.3.2 基于人工神经网络的传感信息融合 (7) 2.3.3 基于D-S理论的传感信息 (8) 3 多传感信息融合技术的应用 (9) 3.1 在军事上的应用 (9) 3.2 在民用领域的应用 (9)

摘要多传感信号融合就是利用计算机技术将来自传感器或多元的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。多传感器信息融合是用于包含处于不同位置的多个或者多种传感器的信息处理技术。随着传感器应用技术、数据处理技术、计算机软硬件技术和工业化控制技术的发展成熟，多传感器信息融合技术已形成一门热门新兴学科和技术。我国对多传感器信息融合技术的研究已经在工程上已应用于信息的定位和识别等。而且相信随着科学的进步，多传感器信息融合技术会成为一门智能化、精细化数据信息图像等综合处理和研究的专门技术。本文主要介绍多传感信号融合技术的基本原理，发展现状以以及多传感信号融合技术在军事和民事上的应用。关键字：融合，多传感，信息