Abstract ：

高精度的定位对于自动驾驶至关重要.2D激光雷达作为一种高精度的传感器被广泛应用于各种室内定位系统.然而在室外环境下,大量动态目标的存在使得相邻点云的匹配变得尤为困难,且2D激光雷达的点云数据存在稀疏性的问题,导致2D激光雷达在室外环境下的定位精度极低甚至无法实现定位.为此,提出一种融合双目视觉和2D激光雷达的室外定位算法.首先,利用双目视觉作为里程计提供相对位姿,将一个局部时间窗口内多个时刻得到的2D激光雷达数据融合成一个局部子图;然后,采用DS证据理论融合局部子图中的时态信息,以消除动态目标带来的噪声;最后,利用基于ICA的图像匹配方法将局部子图与预先构建的全局先验地图进行匹配,消除里程计的累积误差,实现高精度定位.在KITTI数据集上的实验结果表明,仅利用低成本的双目相机和2D激光雷达便可实现较高精度的定位,所提出算法的定位精度相比于ORB-SLAM2里程计最高可提升37.9％.

Keyword ：

室外定位 2D激光雷达 双目视觉 栅格地图匹配 栅格地图 证据理论

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本发明公开了一种基于C‑V2X的多传感器信息融合车辆检测方法，获取激光雷达和摄像头采集的数据，对获取的图像数据和点云数据进行预处理，YOLOv4在深度图像和去噪图像两个训练集上分别进行训练，得到两个训练好的模型，通过判断深度图像目标边界框和去噪图像目标边界框交并比IOU的大小，选择不同的融合策略，通过改进的DS证据理论进行融合，得到车辆检测融合结果，最后通过车车通信补充现有多传感器融合检测，输出准确性实时性较高的车辆检测结果。在原本激光雷达和摄像头融合检测基础上通过车车通信来补充，采用YOLOv4算法去对比训练模型，并通过改进的DS证据理论进行多传感器融合以减少检测误差，提升车辆检测的准确率并解决视觉障碍。

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融合双目视觉和2D激光雷达的室外定位方法，属于基于先验地图的机器人或自动驾驶汽车精确定位领域。本发明(1)将双目视觉作为里程计提供帧间的相对位姿，将一个局部时间窗口内的2D激光雷达数据融合成一幅局部子图；(2)利用DS证据理论对局部子图中的时态信息进行融合以消除局部子图中的动态噪音；(3)利用基于反向组合算法的地图匹配方式，将局部子图与预先构建的先验地图进行匹配，从而得到先验地图与局部子图之间的相对位姿；(4)根据匹配结果对局部子图的位姿进行校正，将校正后的位姿用于更新轨迹以消除双目里程计所产生的累积误差。

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为研究车辆运行风险等级,通过模糊集理论和Dempster/Shafer证据理论(D-S证据理论),研究不同因素在不同风险等级的概率隶属值.运用层次分析法计算不同因素对车辆运行风险系统的权重值,通过加权计算车辆运行综合因素发生不同等级风险的概率和综合风险值.通过对湖南省高速公路某一路段作为实例分析.研究表明:某路段整体车辆运行风险是中等等级风险.因此,模糊集-证据理论-层次分析法的方法对车辆运行风险评估是行之有效的.

Keyword ：

DS证据理论 层次分析法 模糊集 车辆运行风险评估 风险等级

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为了确定城市供水安全状态,提出1种基于多因素信息融合思想的城市供水安全评价方法.以城市供水安全指标体系为基础,建立供水安全指标与基本概率指派函数焦元的对应关系;采用组合权重确定各评价指标的权重值作为对指标证据的支持程度,通过加权合成方法得到各因素定量、定性信息的基本概率指派函数值,利用证据理论的Dempster组合规则进行因素融合.研究结果表明:以郑州市供水安全指标体系为例,在进行多指标信息融合时与解决证据冲突的融合方法计算结果相同,郑州市2006——2008年城市供水处于不安全状态,2008年以后安全等级逐步升高且趋于稳定状态,可以预测出在未来一段时间郑州市的供水处于安全状态.

Keyword ：

DS证据理论 供水安全 基本概率分配函数 组合权重 预警等级

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基于机器人技术中间件(RTM)提出一种功能模块粒度划分评价方法.首先,结合模糊层次分析法(FAHP)获取模块功能与结构相关性指标的综合权重,构造系统相关矩阵,通过模糊树图聚类算法得到不同粒度下的机器人系统模块划分方案;以模块独立性为原则,构建各模块划分方案的内聚度与耦合度模型,并将其视为DS(Dempster-Shafer)证据理论的两个证据源,建立多属性决策矩阵;通过区间偏好排序法对决策方案的信任区间进行排序,得到机器人系统最优模块划分方案.以机器人3维地图创建系统为例,对所提评价方法进行验证,系统实现及结果表明了该方法的有效性和可行性.

Keyword ：

机器人技术中间件 模糊层次分析法 模糊树图 DS证据理论 模块划分

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基于机器人技术中间件（RTM）提出一种功能模块粒度划分评价方法。首先，结合模糊层次分析法（FAHP）获取模块功能与结构相关性指标的综合权重，构造系统相关矩阵，通过模糊树图聚类算法得到不同粒度下的机器人系统模块划分方案；以模块独立性为原则，构建各模块划分方案的内聚度与耦合度模型，并将其视为DS（Dempster-Shafer）证据理论的两个证据源，建立多属性决策矩阵；通过区间偏好排序法对决策方案的信任区间进行排序，得到机器人系统最优模块划分方案。以机器人3维地图创建系统为例，对所提评价方法进行验证，系统实现及结果表明了该方法的有效性和可行性。

Keyword ：

模糊树图 模块划分 DS证据理论 机器人技术中间件 模糊层次分析法

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