-
题名基于三分图匹配的智能车辆多传感器数据融合
- 1
-
-
作者
李路兴
魏超
-
机构
北京理工大学机械与车辆学院
特种车辆设计制造集成技术全国重点实验室
-
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期1228-1238,共11页
-
基金
青年科学基金项目(52002026)资助。
-
文摘
多传感器融合是提高智能车辆感知效果的有效途径,针对激光雷达、毫米波雷达和相机3种传感器数据匹配问题,传统匹配方法(如二分图匹配)无法获得高的精度,同时匹配鲁棒性差。为此,本文提出一种基于三分图匹配的智能车辆多传感器数据融合算法,将3种传感器数据匹配问题抽象为有权三分图匹配问题,通过拉格朗日松弛将原问题空间分解为子空间,进而利用代价矩阵模型确定子空间内的顶点和边的权重,结合感知误差模型和似然估计确定感知误差后验分布,最终利用拉格朗日乘子(Lagrange Multiplier,LM)模型完成数据匹配。最后利用nuScenes训练集和实车实验对本文所提匹配算法的效果进行了验证,在数据集上本文算法比常用算法在F1得分方面提升了7.2%,而在多种实车场景测试中,本文算法也同样具有较好的感知精度和鲁棒性。
-
关键词
拉格朗日松弛
多传感器融合
感知误差模型
三分图匹配
-
Keywords
Lagrange relaxation
multi-sensor fusion
perception error model
tripartite graph matching
-
分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U463.6
[机械工程—车辆工程]
-
