科创中国
传感器数据融合方法、装置、高级辅助驾驶系统及车辆
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2022-10-27 16:52:24
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：安徽省芜湖市| 魏巍 | 2023-02-25 20:00:31
本技术可以先获取视觉传感器的第一精度信息和雷达的第二精度信息，并可以基于第一精度信息和第二精度信息确定与视觉传感器采集的数据对应的第一权重，以及与雷达采集的数据对应的第二权重。之后可以第一权重和第二权重，对视觉传感器采集的数据和雷达采集的数据进行融合。由此，即使车辆上的视觉传感器和雷达中的一个传感器对障碍物进行检测时的精度降低，也可以基于另一个传感器采集的障碍物的数据准确的确定车辆与车辆前方的障碍物之间的距离，从而确保车辆的安全行驶。此外，由于将视觉传感器采集的数据和雷达采集的数据进行融合，可以实现两个传感器采集的数据相互校正，起到互补的作用，相较于单个传感器采集的数据而言，融合后的数据的精度较高。
通过该成果的实施研发出的技术应用到高级辅助驾驶中，技术水平达到行业领先的技术水平，适用于数据采集的使用需求，且使用该技术的高级辅助驾驶设备已通过检测，进入大批量生产阶段。
驾驶员的驾驶行为习惯在汽车租赁和汽车保险行业中，作为判断驾驶人使用车辆安全状况以及用户评价方面的重要参考，一直广为关注。基于驾驶行为的识别技术，可以从一个侧面反映出驾驶员在驾驶过程中的具体的驾驶习惯，进而，根据这些驾驶习惯对驾驶员的驾驶风险进行评级。
目前，现有的驾驶行为识别技术通常仅局限于针对燃油机车，针对电动汽车驾驶行为识别技术的研究较少。且，目前，针对驾驶行为识别技术的研究主要仅针对两个方向：基于驾驶员的驾驶行为分析，或是基于车辆的驾驶行为分析。
前者，例如Chiyomi Miyajima，Yoshihiro Nishiwaki和Koji Ozawa针对不同驾驶员对油门刹车踏板的操纵情况进行建模，提出了一种混合高斯算法，通过此算法对驾驶员驾驶行为进行分析可获得大概80％的准确率。
一些学者则希望利用后者，通过智能手机的传感信号来反应车辆的驾驶状况，对驾驶行为进行识别。这一思路下，李伟健等人就通过手机中的加速度传感器的变化程度识别车辆是否发生事故。
虽然上述两种研究方向都能够对驾驶行为进行分类，但其共同问题在于，识别精度不高。
考虑到电动汽车上可装载的传感器数目众多，实际上可通过车辆上搭载的各类传感器，获得相当数目的驾驶行为过程中的驾驶数据。这意味着识别系统输入端信息源充足，将其利用历来将有可能大大提升对于驾驶行为的辨识精度。然而，基于车辆传感数据的驾驶行为识别技术，目前几乎处于空白状态。
团队现有成员30余人，成员本科以上学历占比100%，2名高级工程师，主要从事自动驾驶仿真技术开发、辅助驾驶功能开发、芯片开发等方向的研究工作，团队成员具有多年自动驾驶行业的从业经验，研发能力突出。
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技术合作。通过协同创新，形成团队力量，促进专家之间、专家与政府、企业及其他研究团队之间的交流合作，加快工业制造转型升级，促进创新战略发展。坚持科研与企业发展相结合，与国内知名高校合作，联合培养高端人才。
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