在中央构架下智能汽车环境感知系统中传感器信息融合算法

（Multi-Sensor Information Fusion Algorithm with Central Level Architecture for Intelligent Vehicle Environmental Perception System）

智能汽车可以提高交通安全，减少交通事故造成的损失。环境感知系统利用汽车环境感知传感器，检测汽车周围的汽车和行人，是智能汽车的核心。采用多传感器信息融合算法的环境感知系统，可以利用每个环境感知传感器的优点，从而提高目标检测的概率和精度。

当前，大部分已发表的论文提出的融合算法，都是基于传感器级融合结构，在检测目标时稳定性和鲁棒性差。文中提出了一种基于中央构架的多传感器融合算法，与传感器级融合结构相比，可以提高目标检测概率。

中央构架下的多传感器融合算法，根据环境感知传感器所测量的目标的纵向距离、横向距离和速度，来检测目标。首先，每个环境感知传感器测量出最近的目标的距离。然后，采用多传感器信息融合算法，对传感器获得的最近距离数据进行处理，从而检测出整个环境的最近目标。最后，通过卡尔曼滤波器进行目标跟踪。

最后，文中使用汽车进行了实际测试试验，来检测提出的多传感器信息融合算法的性能。试验中，将三种不同类型的汽车环境感知传感器安装在智能汽车的前方。三种传感器分别是：单镜头相机、远程和短程毫米波雷达。在Auto Box（一种汽车试验设备）中实现采用多传感器信息融合算法检测智能汽车前方目标的功能。试验表明，文中提出的基于中央构架的多传感器信息融合算法可以提高目标检测概率。