基于多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)檢測(cè)V2V通信的可信度
自動(dòng)駕駛車輛只有能充分可靠地感知周圍環(huán)境,才能做出正確的駕駛指令。使用車輛對(duì)車輛(V2V)通信能夠獲得比傳統(tǒng)車載傳感器(如雷達(dá)、激光雷達(dá))更精確的車輛位置數(shù)據(jù)(如時(shí)間、位置、行駛方向和速度)。然而,V2V通信中的加密機(jī)制雖然能夠確保數(shù)據(jù)之間交互不受影響以及交互數(shù)據(jù)的真實(shí)性,但其不能保證交互信息的精確性。為此,提出了一種基于視覺的多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)V2V通信的可靠度。該系統(tǒng)以新型多目標(biāo)跟蹤算法為基礎(chǔ),將相關(guān)傳感器獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,利用絕對(duì)位置差分法將協(xié)同感知信息的絕對(duì)位置信息轉(zhuǎn)換為由多目標(biāo)追蹤方法獲得的相對(duì)觀察范圍信息,并在原型車上對(duì)V2V通信的可靠度進(jìn)行檢測(cè)。將多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)融合于感知傳感器和V2V中,并假定感知傳感器和V2V都是現(xiàn)成的硬件,且已融合了多目標(biāo)追蹤算法。在真實(shí)的城市條件下進(jìn)行試駕的結(jié)果表明,多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)可用于檢測(cè)V2V通信的可信度,但在多傳感器數(shù)據(jù)融合方面還存在一些限制,如必須采用專用的傳感器模型才能表征特定的傳感器行為;多個(gè)傳感器感知范圍的重疊區(qū)域很窄,使檢測(cè)融合的區(qū)域變窄,雖然添加更多感知傳感器能增大該區(qū)域,但還不足以滿足需求。此外,采用緩沖策略能夠消除系統(tǒng)亂序測(cè)量的問(wèn)題,進(jìn)而提高多目標(biāo)追蹤方法檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性。
MarcusObstetal.2014 IEEEVehicularNetworking Conference(VNC),2014.
編譯:朱會(huì)