基于多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)檢測V2V通信的可信度

自動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)（如時間、位置、行駛方向和速度）。然而，V2V通信中的加密機制雖然能夠確保數(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)來檢測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)進行融合，利用絕對位置差分法將協(xié)同感知信息的絕對位置信息轉(zhuǎn)換為由多目標(biāo)追蹤方法獲得的相對觀察范圍信息，并在原型車上對V2V通信的可靠度進行檢測。將多個傳感器數(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。在真實的城市條件下進行試駕的結(jié)果表明，多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)可用于檢測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；多個傳感器感知范圍的重疊區(qū)域很窄，使檢測融合的區(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)亂序測量的問題，進而提高多目標(biāo)追蹤方法檢測系統(tǒng)的可靠性。

MarcusObstetal.2014 IEEEVehicularNetworking Conference（VNC），2014.

編譯：朱會