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多傳感器信息融合技術(shù)在智能駕駛系統中的應用
摘要：介紹了當今國際上流行的幾種智能駕駛系統，并分析了采用單一傳感器的駕駛系統中存在的問(wèn)題，給出了信息融合技術(shù)的原理和結構。討論了多傳感器信息融合技術(shù)在智能駕駛系統（ITS）中的應用算法及其有待進(jìn)一步解決的問(wèn)題。隨著(zhù)傳感器技術(shù)、信息處理技術(shù)、測量技術(shù)與計算機技術(shù)的發(fā)展，智能駕駛系統（輔助駕駛系統一無(wú)人駕駛系統）也得了飛速的發(fā)展。消費者越來(lái)越注重駕駛的安全性與舒適性，這就要求傳感器能識別在同一車(chē)道上前方行駛的汽車(chē)，并能在有障礙時(shí)提醒駕駛員或者自動(dòng)改變汽車(chē)狀態(tài)，以避免事故訴發(fā)生。國際上各大汽車(chē)公司也都致力于這方面的研究，并開(kāi)發(fā)了一系列安全駕駛系統，如碰撞報警系統（CW）、偏向報警系統（LDW）和智能巡游系統（ICC）等。國內在這些方面也有一定的研究，但與國外相比仍存在較大的差距。本文將主要討論多傳感器信息融合技術(shù)在智能駕駛系統（ITS）中的應用。
1 ICC/CW和LDW系統中存在的問(wèn)題
1.1 ICC/CW系統中的誤識別問(wèn)題
ICC/CW系統中經(jīng)常使用單一波束傳感器。這類(lèi)傳感器利用非常狹窄的波束寬度測定前方的車(chē)輛，對于彎曲道路（見(jiàn)圖1（a）），前后車(chē)輛很容易駛出傳感器的測量范圍，這將引起智能巡游系統誤加速。如果前方車(chē)輛減速或在拐彎處另一輛汽車(chē)駛入本車(chē)道，碰撞報警系統將不能在安全停車(chē)范圍內給出響應而容易產(chǎn)生碰撞。類(lèi)似地，當彎曲度延伸時(shí)（見(jiàn)圖1(b)），雷達系統易把鄰近道路的車(chē)輛或路邊的防護欄誤認為是障礙而給出報警。當道路不平坦時(shí)，雷達傳感器前方的道路是斜向上，小丘或小堆也可能被誤認為是障礙，這些都降低了系統的穩定性�，F在有一些濾波算法可以處理這些問(wèn)題并取得了一定效果，但不能徹底解決。
1.2 LDW系統中存在的場(chǎng)景識別問(wèn)題
LDW系統中同樣存在公共駕駛區場(chǎng)景識別問(wèn)題。LDW系統依賴(lài)于一側的攝像機（經(jīng)常僅能測道路上相鄰車(chē)輛的位置），很難區分彎曲的道路和做到多樣的個(gè)人駕駛模式。LDW系統利用一個(gè)前向攝像機探測車(chē)輛前方道路的地理狀況，這對于遠距離測量存在著(zhù)精確性的問(wèn)題，所有這些都影響了TLC（Time-to-Line-Crossing）測量的準確性�，F常用死區識別和駕駛信息修訂法進(jìn)行處理，但并不能給出任何先驗知識去識別故障。
2 多傳感器信息融合技術(shù)在ITS系統中的應用
針對以上系統存在的一些問(wèn)題，研究者們紛紛引入了多傳感器信息融合技術(shù)，并提出了不同的融合算法�；谝曈X(jué)系統的傳感器可以提供大量的場(chǎng)景信息，其它傳感器（如雷達或激光等）可以測定距離、范圍等信息，對兩方面的信息融合處理后能夠給出更可靠的識別信息。融合技術(shù)可以采用Beaurais等人于1999年提出的CLARK算法（Combined Likelihood Adding Radar）和Institude Neuroinformatik提出的ICDA（Integrative Coupling of Different Algorithms）算法等方法實(shí)現。
2.1 傳感器的選擇
識別障礙的首要問(wèn)題是傳感器的選擇，下面對幾種傳感器的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行說(shuō)明（見(jiàn)表1）。探測障礙的最簡(jiǎn)單的方法是使用超聲波傳感器，它是利用向目標發(fā)射超聲波脈沖，計算其往返時(shí)間來(lái)判定距離的。該方法被廣泛應用于移動(dòng)機器人的研究上。其優(yōu)點(diǎn)是價(jià)格便宜，易于使用，且在10m以?xún)饶芙o出精確的測量。不過(guò)在ITS系統中除了上文提出的場(chǎng)景限制外，還有以下問(wèn)題。首先因其只能在10m以?xún)扔行褂�，所以并不適合ITS系統。另外超聲波傳感器的工作原理基于聲，即使可以使之測達100m遠，但其更新頻率為2Hz，而且還有可能在傳輸中受到其它信號的干擾，所以在CW/ICC系統中使用是不實(shí)際的。
表1 傳感器性能比較
視覺(jué)
激光雷達
MMW雷達價(jià)格合理，夜間不受影響。
易于多目標測量和分類(lèi)，分辨率好。
價(jià)格相合理，夜間不受影響
不受燈光、天氣影響。測量范圍小，對天氣變化敏感。
不能直接測量距離，算法復雜，處理速度慢。
對水、灰塵、燈光敏感。
價(jià)格貴
視覺(jué)傳感器在CW系統中使用得非常廣泛。其優(yōu)點(diǎn)是尺寸小，價(jià)格合理，在一定的寬度和視覺(jué)域內可以測量定多個(gè)目標，并且可以利用測量的圖像根據外形和大小對目標進(jìn)行分類(lèi)。但是算法復雜，處理速度慢。
雷達傳感器在軍事和航空領(lǐng)域已經(jīng)使用了幾十年。主要優(yōu)點(diǎn)是可以魯棒地探測到障礙而不受天氣或燈光條件限制。近十年來(lái)隨著(zhù)尺寸及價(jià)格的降低，在汽車(chē)行業(yè)開(kāi)始被使用。但是仍存在性?xún)r(jià)比的問(wèn)題。
為了克服這些問(wèn)題，利用信息融合技術(shù)提出了一些新的方法，利用這些方式可以得到較單一傳感器更為可靠的探測。
2.2 信息融合的基本原理
所謂信息融合就是將來(lái)自多個(gè)傳感器或多源的信息進(jìn)行綜合處理，從而得出更為準確、可靠的結論。多傳感器信息融合是人類(lèi)和其它生物系統中普遍存在的一種基本功能，人類(lèi)本地地具有將身體上的各種功能器官（眼、耳、鼻、四肢）所探測的信息(景物、聲音、氣味和觸覺(jué))與先驗知識進(jìn)行綜合的能力，以便對其周?chē)沫h(huán)境和正在發(fā)生的事件做出估計。由于人類(lèi)的感官具有不同度量特征，因而可測出不同空間范圍的各種物理現象，這一過(guò)程是復雜的，也是自適應的。它將各種信息（圖像、聲音、氣味和物理形狀或描述）轉化成對環(huán)境的有價(jià)值的解釋。
多傳感器信息融合實(shí)際上是人對人腦綜合處理復雜問(wèn)題的一種功能模擬。在多傳感器系統中，各種傳感器提供的信息可能具有不同的特片：對變的或者非時(shí)變的，實(shí)時(shí)的或者非實(shí)時(shí)的，模糊的或者確定的，精確的或者不完整的，相互支持的或者互補的。多傳感器信息融合就像人腦綜合處理信息的過(guò)程一樣，它充分利用多個(gè)傳感器資源，通過(guò)對各種傳感器及其觀(guān)測信息的合理支配與使用，
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