多传感器融合的自动驾驶汽车制动主动控制  

Active Braking Control of Autonomous Vehicles Based on Multi-Sensor Fusion

作　　者：李明杰[1,2] 刘小飞 张跃进[3] LI Ming jie;LIU Xiao-fei;ZHANG Yue-jin(School of Information&Ineligence Engineering,Sanya University,Hainan Sanya 572000,China;Academician Workstation of Guoliang Chen,Hainan Sanya 572000,China;School of Information Engineering,East China Jiaotong Univeraity,Jiangxi Nanchang 330013,China)

机构地区：[1]三亚学院信息与智能工程学院,海南三亚572000 [2]陈国良院士工作站,海南三亚572000 [3]华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013

出　　处：《机械设计与制造》2023年第5期170-173,177,共5页Machinery Design & Manufacture

基　　金：海南省自然科学基金高层次人才项目—复杂场景下基于自适应权重网络的智能驾驶多传感器融合感知研究(621RC1077);海南省自然科学基金资助项目—基于无人机倾斜摄像测量与高性能并行计算的实景三维高效建模研究(2019RC257)。

摘　　要：针对目前方法进行汽车制动主动控制时,存在控制时间长、丢包率高以及控制的误差大的问题,提出多传感器融合的自动驾驶汽车制动主动控制。该方法首先建立了数据的支撑裕矩阵,通过多传感器融合算法对汽车的传感器监测信息进行融合处理。依据融合后的信息设计控制器,使用自适应遗传算法优化控制器参数。最后将监测信息输入优化的控制器中实现汽车制动主动控制。仿真测试结果表明,运用该方法主动控制自动驾驶汽车进行制动的时间较短且丢包率较低。Aiming at the problems of long control time,high packet loss rate and large control error when the current methods are used for active vehicle braking control,a multi-sensor fusion active braking control for autonomous vehicles is proposed.This method first establishes a data support margin matrix,and uses a multi-sensor fusion algorithm to fuse the car's sensor monitoring information.The controller is designed according to the fused information,and the controller parameters are optimized using adaptive genetic algorithm.Finally,the monitoring information is input into the optimized controller to realize the active control of automobile braking.Simulation test results show that the braking time of autonomous method is short and the packet loss rate is low.

关 键 词：多传感器 融合算法 自动驾驶汽车 制动主动控制 

分 类 号：TH16[机械工程—机械制造及自动化] U463[机械工程—车辆工程]