基于分层传感器信息融合的智能车辆导航

• 作者: 李进 汪明磊 王家恩 王檀彬 陈无畏
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能车辆 导航控制 分层传感器融合 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 165-170
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 4337字
• 语种: 中文

摘要

针对智能车辆导航中传感器信息的不确定性,结合BP神经网络和模糊神经网络分别对传感器信息进行了数据层与决策层的两层融合.采用BP神经网络对多超声波传感器信息进行数据层融合,以减少超声波测距传感器信息的不确定性,提高对障碍物距离探测的准确率;采用模糊神经网络融合障碍物距离信息和车体与标志线间偏差信息,实现智能车辆的导航决策控制,使之更适合系统的跟踪避障要求.该方法使智能车辆在跟踪与避障中具有较好的灵活性和鲁棒性.仿真和实车试验验证了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈无畏	合肥工业大学机械与汽车工程学院	239	4174	34.0	47.0
2	王家恩	合肥工业大学机械与汽车工程学院	18	313	10.0	17.0
3	汪明磊	合肥工业大学机械与汽车工程学院	10	237	8.0	10.0
4	李进	合肥工业大学机械与汽车工程学院	9	289	7.0	9.0
5	王檀彬	合肥工业大学机械与汽车工程学院	9	291	7.0	9.0