智能网联汽车 2-6认知环境感知技术融合 教案_第1页
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文档简介

课题任务六认知环境感知技术融合课时1课型新课学科智能网联汽车教师学习目标知识目标：1.能描述环境感知系统概念和内容2.能描述环境感知系统组成3.能解释环境感知的应用范围素质目标：1.通过环境感知系统的学习，让学生知道技术不断进步，激发学生不断学习的兴趣。教学重点1.能描述环境感知系统概念和内容。2.能描述环境感知系统组成。教学难点能描述环境感知系统组成。教学方法讲授法教学资源教学视频、PPT教学过程教学环节教学内容一、视频导入同学们，各类传感器在环境感知方面各有特点，今天我们来认知环境感知技术融合。二、教学过程每种传感器都各具特色。多传感器融合又称多传感器信息融合，有时也称作多传感器数据融合，它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。提问1：多传感器融合基本原理？明确1：多传感器融合技术是通过各种车载传感器对环境信息进行感知，并将信息传送至信息融合中心，结合数据库中的存储信息进行综合分析，实现对周围环境和正在发生的事件做出精准评估。智能网联汽车环境感知数据库主要作用是对汽车上安装的各种传感器采集的外部场景数据进行分析，并呈现无人驾驶车辆的实际情况。传感器融合从融合等级上分为原始数据级融合、特征数据级融合和目标数据级融合。提问2：多传感器融合体系？明确2：分为分布式、集中式和混合式三种。1.分布式分布式先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理，然后再将结果送入信息融合中心进行智能优化组合来获得最终的结果。2.集中式集中式多传感器融合体系中，将各传感器获得的原始数据直接送至信息融合中心进行融合处理，可以实现实时融合。3.混合式混合式多传感器信息融合框架中，部分传感器采用集中式融合方式，剩余的传感器采用分布式融合方式。提问3：多传感器融合的方法是什么？明确3：分为3个层次：像素级融合、特征级融合、决策级融合。1.像素级融合像素级融合又称为数据级融合，如图2-6-7所示，它将同类别的传感器采集的原始数据进行融合，最大可能地保留了各预处理阶段的细微信息。2.特征级融合特征级融合是通过各传感器的原始数据结合决策推理算法，对信息进行分类、汇集和综合，提取出具有充分表示量和统计量的属性特征。3.决策级融合决策级融合的特点是高层次，需要处理不同类型的传感器对同一观测目标的原始数据，并完成特征提取、分类判别，生成初步结论，然后根据决策对象的具体需求，进行相关处理和高级决策判决，获得简明的综合推断结果。提问4：我国多传感器融合技术的应用情况如何？明确4：智能网联汽车所需的传感器中，摄像头和激光雷达有很强的互补性。激光雷达获取的深度数据

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