[发明专利]一种无人车多传感器信息实时融合的方法有效

专利信息
申请号: 201811230225.0 申请日: 2018-10-22
公开(公告)号: CN109523129B 公开(公告)日: 2021-08-13
发明(设计)人: 张晋东;乔家乐;王宇泽 申请(专利权)人: 吉林大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/30;G06F17/15;G06F17/18
代理公司: 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 代理人: 汤东凤
地址: 130012 吉*** 国省代码: 吉林;22
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 无人 传感器 信息 实时 融合 方法
【权利要求书】:

1.一种无人车多传感器信息实时融合的方法,其特征在于,包括如下步骤:

S1、确定各个传感器mi的先验概率PQmi

S2、根据步骤S1确定的各个传感器mi的先验概率PQmi,确定每个目标信息对应的各个传感器的初始mass函数mi(XL);目标信息识别框架Θ={X1,X2,X3,X4,…,XL,…,X|Θ|},|Θ|表示目标信息的个数;i=1,2,……,n,n表示传感器的个数;

S3、计算每个目标信息对应的各个传感器两两之间的关联度;

S4、根据每个目标信息对应的各个传感器的与其他传感器的关联度,判断对于每个目标信息对应的各个传感器而言,与其他传感器的关联度位于信任区间、模糊区间还是风险区间,从而得到每个目标信息对应的各个传感器的信任集合、模糊集合和风险集合;

S5、利用贝叶斯公式对集合风险决策评估,分别定义信任集合、模糊集合、风险集合的风险函数PH、PM、PL计算方法如下:

需对每个目标信息所对应的各个传感器的信任集合、模糊集合和风险集合分别计算风险函数;H表示信任集合,M表示模糊集合,L表示风险集合;

S6、单目标后验不确定度:

根据步骤S5中得到的每个目标信息对应的各个传感器的信任集合、模糊集合和风险集合的风险函数,按照下式分别计算每个目标信息对应的各个传感器的后验概率:

S7、多级失效预警:

将每个传感器的|Θ|个后验概率分别与预设的风险阈值进行比较,若某个传感器的后验概率低于所述风险阈值则对该传感器进行步骤S8的处理,否则发出该传感器异常的风险预警;

S8、样本修正:

对于各个传感器,若无异常的风险预警则默认系统正常工作,根据步骤S6中计算得到的后验概率,分别对每个目标信息对应的各个传感器的初始mass函数按照下式进行修正:

S9、对步骤S8计算得到的每个目标信息对应的各个传感器的修正后mass函数,按照下式进行D-S乘法融合,得到无人车传感器系统对每个目标信息识别后的融合概率:

其中,

依据得到的无人车传感器系统对每个目标信息识别后的融合概率,无人车传感器系统可迅速做出正确的决策。

2.根据权利要求1所述的无人车多传感器信息实时融合的方法,其特征在于,步骤S3中,按照如下方式计算每个目标信息对应的各个传感器两两之间的关联度:

当mi(XL)=mj(XL)=0时,则对于目标信息XL,传感器i和传感器j的关联度否则对于目标信息XL,传感器i和传感器j的关联度

3.根据权利要求1所述的无人车多传感器信息实时融合的方法,其特征在于,步骤S4的具体过程为:

通过设置上限值W(X)max与下限值W(X)min将置信区间划分为信任区间、模糊区间、风险区间,然后将每个目标信息对应的各个传感器的与其他传感器的关联度与所述上限值和下限值进行比较,判断对于每个目标信息对应的各个传感器而言,与其他传感器的关联度位于信任区间、模糊区间还是风险区间,从而得到每个目标信息对应的各个传感器对应的信任集合、模糊集合和风险集合;

其中,对于每个目标信息,两个传感器之间的关联度大于W(X)max时则位于信任区间,此时两个传感器分别在对方的信任集合内,当关联度小于或等于W(X)max且大于或等于W(X)min时则位于模糊区间,此时两个传感器分别在对方的模糊集合内,当关联度小于W(X)min时则位于风险区间,此时两个传感器分别在对方的风险集合内。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于吉林大学,未经吉林大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811230225.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top