基于定性空间推理和多传感器融合的车辆行驶环境智能感知

基于多传感器融合的车辆行驶环境自动感知系统近年来吸引了交通工程、车辆制造和信息处理等多方面学者的关注。经典的数据融合的着眼点主要集中在包括信号处理以及对象分析的较低层次上面，本项目突破传统，将研究重点放在层次较高的"场景分析"上。首先引入定性的空间形式化表示方法，对"场景分析"当中涉及的对象实体进行符号化，完成对象实体的知识表示；其次研究适合分析空间中对象实体属性及其相互关联的定性推理方法，结合道路交通的特点对推理规则进行更新和扩充，构造适合于对复杂路况进行分析的推理机制；随后分别利用"全局"和"局部"知识表示方法对可见光视频传感器以及微波和激光传感器所得到的信息进行高层抽象，研究两种抽象之间的相互转化方式，在此基础上形成"场景分析"的形式化理论框架。我们将利用现有的实验车辆和低层传感器融合系统采集实际车辆周边场景数据，在初步融合的基础上对理论研究所得到的知识表示和推理方法进行验证。