新能源與智能汽車技術叢書--自動駕駛汽車多傳感器數據融合技術

（1）從自動駕駛汽車多傳感器數據融合技術的產生背景和發展過程開始，系統介紹了該技術的基本概念、數據融合級別、動態參數估計方法、數據融合系統功能模型等； （2）著重闡述了自動駕駛汽車多傳感器數據融合技術在不同應用場景下的工作原理與功能，如行人過街，斑馬線，紅綠燈，隧道，錐桶通過等場景下的解決方案； （3）引用了目前具有廣泛應用前景的新技術及其推廣范例，如基于多傳感器數據融合的“鬼探頭”，緊急停車等場景技術應用案例分析。

在電子信息技術與通信技術大跨步發展的時代，自動駕駛汽車早已進入到現實。傳感器作為自動駕駛汽車的“感覺器官”，對整個自動駕駛系統的各項性能至關重要。鑒于單一傳感器獲得的信息非常有限，自動駕駛汽車通常配有數量眾多且不同類型的傳感器，以滿足探測和數據采集的需求。多傳感器融合又稱多傳感器數據融合，有時也稱作多傳感器信息融合。通過增加各個傳感器之間的信息互通，增強整個系統的可靠性和穩定性，提高數據采樣精度，改善系統的實時性和信息利用率。若對各傳感器采集的信息進行單獨、孤立的處理，不僅會導致信息處理工作量增加，而且還割斷了各傳感器信息間的內在聯系，丟失了信息經有機組合后蘊含的隱式環境特征，進而導致信息資源浪費，甚至引發決策失誤。為解決上述問題，多傳感器數據融合技術應運而生。
本書著重對自動駕駛汽車多傳感器數據融合的相關知識進行介紹，以期拋磚引玉，希望能為當前致力于研究多傳感器數據融合技術的人員提供一點新的想法和思路。
本書共有6章，從第1章介紹自動駕駛汽車多傳感器數據融合技術的產生背景和發展過程開始，第2章至第5章依次深入淺出地介紹了該技術的基本概念、數據融合經典算法、數據融合功能與結構模型、分布式檢測與數據融合等內容，并在第6章著重闡述了自動駕駛汽車多傳感器數據融合技術在不同應用場景下的工作原理與解決方案，如行人過街、斑馬線、紅綠燈、隧道等場景，引用了目前具有廣泛應用前景的新技術及其推廣范例，如多傳感器數據融合的“鬼探頭”、緊急讓行等場景技術應用案例。本書在進行理論知識介紹的同時，采用了大量圖片來進行輔助說明，或將兩張圖片以平行方式對照，以此將不同融合算法的優缺點進行直觀的呈現。本書圖文并茂，生動形象，具有較強的可讀性。
本書由韓毅、林子湛、王碧瑤編寫，參與編寫工作的還有姚靜彤、韓晉、田迪，在此向他們表示由衷的感謝。本書受到陜西省秦創原“科學家＋工程師”隊伍建設（2022KXJ-021）項目的資助，在此深表謝意。
限于編著者水平有限，書中難免出現不妥之處，懇請批評指正。

編著者

本書從自動駕駛汽車多傳感器數據融合技術的產生背景和發展過程開始，深入淺出地介紹了該技術的基本概念、數據融合經典算法、數據融合功能與結構模型、分布式檢測與數據融合等內容，并著重闡述了自動駕駛汽車多傳感器數據融合技術在不同應用場景下的工作原理與解決方案，如行人過街、斑馬線、紅綠燈、隧道等場景，引用了目前具有廣泛應用前景的新技術及其推廣范例，如多傳感器數據融合的“鬼探頭”、緊急讓行等場景技術應用案例。
本書可作為高等院校汽車相關專業的教學參考書，亦可為從事自動駕駛方向的科研技術人員提供技術參考。

第1章　緒論001
1.1　自動駕駛汽車數據融合技術背景002
1.2　多傳感器數據融合技術應用現狀007
1.2.1　軍事領域008
1.2.2　智能交通領域009
1.2.3　智能制造工業生產011
1.2.4　現代智能醫療012
1.3　數據融合技術的優勢及發展013
1.3.1　多傳感器數據融合技術的優缺點014
1.3.2　研究方向展望015

第2章　自動駕駛汽車多傳感器數據融合技術概述017
2.1　車用傳感器的類型與數據類型018
2.2　多傳感器數據融合技術的基本原理031
2.3　自動駕駛中數據融合需要解決的問題035
2.4　多傳感器數據融合的流程與級別042
2.4.1　特征提取方法042
2.4.2　特征選擇046
2.4.3　圖像特征及提取方法048
2.4.4　PCA算法051
2.4.5　特征融合052

第3章　多傳感器數據融合經典算法介紹058
3.1　不同信息格式融合算法介紹059
3.1.1　激光雷達點云與攝像頭深度圖融合060
3.1.2　GPS＋IMU融合063
3.1.3　激光雷達與慣性導航系統融合065
3.1.4　SLAM技術070
3.2　貝葉斯估計法077
3.3　卡爾曼濾波法080
3.4　小波變換法與深度圖融合法086
3.5　遺傳算法103
3.6　人工神經網絡114

第4章　多傳感器數據融合功能與結構模型124
4.1　多傳感器數據融合的功能模型125
4.2　數據融合的檢測及結構模型126
4.3　目標識別融合結構及分類133
4.4　數據融合的位置結構模型及分類145

第5章　分布式檢測與數據融合153
5.1　數據融合的主要結構與判決154
5.2　并行結構與串行結構的分布檢測159
5.3　數據融合的層次擴展162
5.3.1　第一層融合163
5.3.2　第二層融合167
5.3.3　第三層融合167
5.4　數據融合系統的構成（耦合）170

第6章　多傳感器數據融合技術在自動駕駛實際場景中的應用177
6.1　行人及非機動車輛斑馬線通過場景178
6.2　交通指示信號燈處理場景184
6.2.1　基于視覺圖像識別184
6.2.2　基于V2X識別187
6.3　地下通道及林蔭路段通過場景190
6.4　緊急情況車輛讓行場景196
6.5　自動泊車場景199

參考文獻205