基于DCA的自动驾驶车辆传感数据融合方法研究

• 作者: 梁洪波
• 来源期刊: 安徽师范大学学报（自然科学版）
• 关键词: DCA算法 动态矩阵 数据融合 平均加权 自动驾驶
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 物理与电子信息科学
• 页码范围: 121-125,144
• 页数: 6页
• 分类号: TP182
• 语种: 中文
• DOI: 10.14182/J.cnki.1001-2443.2021.02.003

摘要

为提高自动驾驶车辆传感数据融合后的精度,提出基于DCA的自动驾驶车辆传感数据融合方法研究.建立多尺度下多传感数据动态模型,确定传感数据的动态矩阵,实现动态评价.将获得的动态数据矩阵中引入DCA算法,利用其中的抗原对动态数据进行规范化处理.获得规范化后的传感数据后,利用平均加权方法,调整数据之间的权值,实现数据融合.为了验证设计的数据融合方法的可行性,设计对比实验,采用半实物的自动驾驶车辆,对其中传感数据进行融合处理,结果证明设计的融合方法在进行数据融合后,得出的数据精度更高,为99.8％,时延较短,平均为150 ms左右,满足设计初衷.