基于DCA的自动驾驶车辆传感数据融合方法研究

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.