20.传感器融合技术认知

课程名称智能网联汽车技术传感器融合技术认识01了解多传感器融合技术02目录Contents多传感器融合技术都的融合方式03课后练习了解多传感器融合技术PART

0NE01超声波雷达毫米波雷达激光雷达视觉传感器GPS与惯性定位传感器应用的技术超声波雷达摄像头(Vsion)激光雷达毫米波雷达远距离探测能力弱强强强夜间工作能力强弱强强全天候工作能力弱弱弱强受气候影响小大大小恶劣环境(烟雾、雨雪)工作能力一般弱弱强温度稳定度弱强强强车速测量能力一般一般弱强目标识别能力弱强一般弱避免虚报警能力弱一般一般强硬件低成本可能性高一般低一般检测不出来详细的位置信息；通常用于倒车辅助。超声波雷达进行目标识别时，难以识别出正在转弯与正在换道的车辆。毫米波雷达成本高，对控制单元的运算能力要求高，环境适应性差。激光雷达受天气状况和光照条件变化的影响很大，并且无法直接得到检测对象的深度信息。摄像头每种传感器都有优点和缺点，无法用单一传感器完成环境感知任务。利用各种传感器的优点来协同工作。保证各传感器在任何时刻都能为车辆运行提供冗余可靠的环境信息。传感器信息融合技术智能车辆使用多个传感器进行数据采集，利用传感器信息融合技术，对检测到的数据进行分析、综合、平衡，根据各个传感器信息在时间或空间的冗余或互补特性上进行容错处理，扩大系统的时频覆盖范围，增加信息维度，避免单个传感器的工作盲区，从而得到所需要的环境信息。传感器间的配合很重要，换之人亦是如此。正如德国著名的哲学家叔本华所说“单个的人是软弱无力的，就像漂流的鲁滨逊一样，只有同别人在一起，他才能完成许多事业。”我们在日常生活和学习之中，优势互补，互相促进，共同成长。汽车ADAS

各种传感器的工作原理不同，数据方式也不同。

如何让同一个物体在不同的传感器处产生的数据统一，并且精确可靠？多传感器融合技术多传感器融合技术都的融合方式PART

TWO02数据级融合01特征级融合02决策级融合03根据多传感器信息融合技术抽象程度不同进行划分，具体的应用方案根据系统特点进行合理选择。

数据级融合是将同类别的传感器采集的数据进行融合，最大可能地保留了各项处理阶段的细微信息。但是由于融合进行在数据的最底层，计算量大且容易收不稳定性、不确定性因素的印象。同时，数据融合精确到像素级的准确度，因此无法处理异构数据。传感器A传感器B传感器C互联数据级融合特征提取身份报告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。根据融合内容，它又分为目标状态信息融合和目标特性融合两大类。传感器A传感器B传感器C特征提取特征提取特征提取互联特征级别融合身份报告传感器A传感器B传感器C特征提取特征提取特征提取身份报告身份报告身份报告互联决策级融合IDAIDBIDC身份报告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。课后练习PART

THREE03一、选择题1.传感器融合的核心目的是？（）A.提高单个传感器的精度B.整合多源信息以增强系统感知能力

C.减少传感器的使用数量

D.降低数据处理的计算复杂度2.以下哪种方法不属于传感器融合的常见算法？（）A.卡尔曼滤波

B.贝叶斯推理C.直接数据叠加

D.神经网络3.传感器融合的三个主要层次不包括？（）A.数据级融合B.特征级融合C.决策级融合D.硬件级融合BDC4.在自动驾驶中，传感器融合的主要作用是？（）A.提高燃油经济性B.增强环境感知与目标跟踪能力

C.优化车内娱乐系统

D.减少轮胎磨损5.数据级融合的主要缺点是？（）A.计算量大，对通信带宽要求高

B.无法提高感知精度C.仅适用于静态场景D.仅支持单一传感器输入BA1.传感器融合可以弥补单一传感器的