[发明专利]汽车驾驶辅助系统传感器优选配置方法

说明书

本发明涉及一种汽车驾驶辅助系统传感器优选配置方法，是针对环境感知传感器进行，包括如下步骤：基于典型应用场景，对驾驶辅助系统的环境信息感知需求进行统一描述；建立传感器系统多维综合评价模型；建立传感器感知功能模型；采用全局搜索算法对备选传感器及备选安装位置进行筛选寻优的过程。本发明采用计算机优化求解的方法，实现了汽车驾驶辅助系统中关键传感器的筛选寻优与配置优化，解决了繁杂零部件供应体系下的关键传感器优选配置难题。

技术领域

本发明涉及汽车驾驶辅助系统传感器的优选配置方法，特别指出一种针对汽车驾驶辅助系统环境感知传感器的筛选寻优及配置优化方法。

背景技术

环境感知传感器是汽车驾驶辅助系统的重要组成部分，主要用来感知交通环境、探测并识别周围交通参与者及交通标志等，包括毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达及视觉传感器等。随着人们对汽车驾驶辅助功能需求的不断提高，越来越多的传感器被集成在汽车上，环境感知系统愈加复杂，采用传统叠加集成或依赖经验配置的方法易造成结构冗余、资源浪费和系统成本激增，给汽车智能驾驶辅助系统的升级和优化带来了困难。因此迫切需要一种传感器优选配置方法，对系统所需传感器进行自动筛选寻优与配置优化，使之在满足环境信息感知需求的同时，优化传感器的构成与布置，降低系统成本。

发明内容

针对汽车驾驶辅助系统环境感知传感器集成的需要和现有配置方法存在的繁冗不优化的问题，本发明的目的是提供一种汽车驾驶辅助系统传感器优选配置方法，以实现对其传感器选型与布置的综合优化。

为解决上述问题，本发明采取以下技术方案：一种汽车驾驶辅助系统传感器优选配置方法，其特征在于，包括如下步骤：

首先，根据汽车驾驶辅助系统功能定位，选取典型应用场景，对系统所需感知的环境信息进行统一描述，包括汽车驾驶辅助系统需要感知的范围、精度、信息类型；

其次，从包含有成本、功能和可靠性的多个维度，构建汽车驾驶辅助系统传感器配置的指标评价体系，进而建立多维综合评价指标模型；

再次，建立备选传感器的感知功能模型，描述传感器的感知范围、感知精度、探测率及在车上不同安装位置的感知范围；

最后，根据筛选条件和综合评价指标模型，采用全局搜索算法，对备选传感器及备选安装位置进行筛选寻优，实现传感器最优配置的计算机求解。

进一步地，还包括在对备选传感器及备选安装位置进行筛选寻优之后，对优选出的配置方案进行系统测试与评价、循环修正的步骤，包括：

首先，在仿真软件中搭建典型交通场景；

其次，按照优选的传感器配置方案在汽车上配置传感器；

然后，对汽车驾驶辅助系统功能进行仿真测试与验证；

最后，根据验证效果，循环修正传感器配置方案。

进一步地，对建立传感器配置多维综合评价指标模型的方法是：

首先，从传感器的功能、成本、可靠性三个维度，分别构建评价指标；

其次，采用德尔菲法确定各性能指标的权重系数；

再次，对各指标进行归一化处理；

最后，对各维度下的评价指标进行线性加权求和，即为最终的综合性能评价指标：

式中，J(X_n)为综合评价指标，X_n代表配置的传感器集合，共有n个传感器，i＝1,2,3分别代表功能、成本、可靠性三种指标，J_i分别代表三种指标归一化后的指标值，δ_i分别代表三种指标的权重系数，可根据德尔菲法确定。