自動駕駛汽車傳感器融合系統及多傳感器數據融合算法

自動泊車、公路巡航控制和自動緊急制動等自動駕駛汽車功能在很大程度上是依靠傳感器來實現的。重要的不僅僅是傳感器的數量或種類，它們的使用方式也同樣重要。目前，大多數路面上行駛車輛內的ADAS都是獨立工作的，這意味著它們彼此之間幾乎不交換信息。只有把多個傳感器信息融合起來，才是實現自動駕駛的關鍵。

現在路面上的很多汽車，甚至是展廳內的很多新車，內部都配備有基于攝像頭、雷達、超聲波或LIDAR等不同傳感器的先進駕駛員輔助系統（ADAS）。

這些系統的數量將會隨著新法案的通過而不斷增加，例如在美國，就有強制要求安裝后視攝像頭的法案。此外，諸如車險打折優惠和美國公路交通安全管理局（NHTSA）、歐洲新車安全評鑒協會（Euro-NCAP）等機構做出的汽車安全評級正在使某些系統成為汽車的強制功能；另一方面，這也助長了消費者對它們的需求。

諸如自動泊車、公路巡航控制和自動緊急制動的自動駕駛汽車功能也在很大程度上依靠傳感器來實現。重要的不僅僅是傳感器的數量或種類，它們的使用方式也同樣重要。目前，大多數路面上行駛車輛內的ADAS都是獨立工作的，這意味著它們彼此之間幾乎不交換信息。（沒錯，某些高端車輛具有非常先進的自動駕駛功能，不過這些功能還未普及）。后視攝像頭、環視系統、雷達和前方攝像頭都有它們各自的用途。通過將這些獨立的系統添加到車輛當中，可以為駕駛員提供更多信息，并且實現自動駕駛功能。不過，你還可以突破限制，實現更多功能——參見圖1。

圖1：ADAS以汽車內單個、獨立的功能存在

傳感器融合

僅僅通過多次使用相同種類的傳感器無法克服每種傳感器的缺點。反之，我們需要將來自不同種類傳感器的信息組合在一起。工作在可見光譜范圍內的攝像頭CMOS芯片在濃霧、下雨、刺眼陽光和光照不足的情況下會遇到麻煩。而雷達缺少目前成像傳感器所具有的高分辨率。我們可以在每種傳感器中找到諸如此類的優缺點。

傳感器融合這一想法的偉大之處在于獲得不同傳感器和傳感器種類的輸入內容，并且使用組合在一起的信息來更加準確地感知周圍的環境。相對于獨立系統，這樣可以做出更好、更安全的決策。雷達也許不具有光傳感器所具有的分辨率，不過它在測距和穿透雨、雪和濃霧方面具有很大優勢。這些天氣條件或光照不足的惡劣情況不利于攝像頭發揮作用，不過攝像頭能夠分辨顏色（可以想一想街道指示牌和路標），并且具有很高的分辨率。目前路面上圖像傳感器的分辨率已經達到1百萬像素。在未來幾年內，圖像傳感器的發展趨勢將是2百萬，甚至4百萬像素。

雷達和攝像頭是兩項傳感器技術完美融合、互為補充的典范。采用這種方法的融合系統所實現的功能要遠超這些獨立系統能夠實現的功能總和。使用不同的傳感器種類可以在某一種傳感器全都出現故障的環境條件下，額外提供一定冗余度。這種錯誤或故障可能是由自然原因（諸如一團濃霧）或是人為現象（例如對攝像頭或雷達的電子干擾或人為干擾）導致。即使是在一個傳感器失效的情況下，這樣的傳感器融合系統也可以保持某些基本或緊急的功能。完全借助報警功能，或者讓駕駛員時刻做好準備，從而接管對車輛的控制，系統故障也許就不那么嚴重了。然而，高度和完全自動駕駛功能必須提供充足的時間讓駕駛員重新獲得對車輛的控制。在這段駕駛員接管車輛控制之前的時間范圍內，控制系統需要保持對車輛最低限度的控制。

傳感器融合系統示例

傳感器融合的復雜程度有所不同，并且數據的類型也不一樣。兩個基本的傳感器融合示例是：a）后視攝像頭加上超聲波測距；b）前方攝像頭加上多模式前置雷達——參見圖2?，F在，我們可以通過對現有系統進行輕微更改和/或通過增加一個單獨的傳感器融合控制單元來對其進行實現。

圖2：將前方雷達與前方攝像頭融合在一起，以實現自適應巡航控制加車道保持輔助，或者將后視攝像頭與超聲波測距報警組合在一起來實現自動泊車

? 后視攝像頭+超聲波測距

超聲波泊車輔助技術在汽車市場內被廣泛接受，并且已十分成熟；這項技術在泊車時能對鄰近物體給出聽得見或看得見的報警。正如之前提到的那樣，到2018年，美國所有新出廠的車輛都必須安裝后視攝像頭。將來自二者的信息結合在一起，才能實現先進的泊車輔助功能，而其靠單一系統是無法實現的。后視攝像頭使駕駛員能很清楚地看到車輛后方的情況，而機器視覺算法可以探測物體，以及路肩石和街道上的標記。通過超聲波提供的補充功能，可以準確確定識別物體的距離，并且在低光照或完全黑暗的情況下，也能確?；镜慕咏鼒缶?。

? 前視攝像頭+多模前置雷達

另一種強大的組合是將前視攝像頭的功能與前置雷達組合在一起。前置雷達能夠在任何天氣條件下測量高達150米的物體的速度和距離。攝像頭在探測和區分物體方面（包括讀取街道指示牌和路標）十分出色。通過使用具有不同視場角（FoV）和不同光學元件的多個攝像頭傳感器，系統可以識別車前通過的行人和自行車，以及150米甚至更遠范圍內的物體，同時，其還可以可靠實現自動緊急制動和城市啟停巡航控制等功能。

許多情況下，在特定的已知外部條件下，僅通過一種傳感器或單個系統，就能夠執行ADAS功能。然而，考慮到路面上有很多不可預計的情況，這還不足實現可靠運行。傳感器融合除了能實現更復雜和自主的功能外，還可以在現有功能中實現更少的誤報和漏報。說服消費者和立法者，使他們相信汽車可以由“一臺機器”自主駕駛，將會十分關鍵。

傳感器融合系統分割

與汽車內每個系統單獨執行各自的報警或控制功能不同，在一個融合系統中，最終采取哪種操作是由單個器件集中決定的?，F在的關鍵問題就是在哪里完成數據處理，以及如何將傳感器的數據發送到中央電子控制單元（ECU）。當對不是集中在一起而是遍布車身的多個傳感器進行融合時，我們就需要專門考慮傳感器和中央融合ECU之間的連接和電纜。對于數據處理的位置也是如此，因為它也會影響整個系統的實現。讓我們來看一看可能的系統分割中的兩種極端情況。

?集中式處理

集中式處理的極端情況是，所有的數據處理和決策制定都是在同一個位置完成，數據是來自不同傳感器的“原始數據”——請見圖3。

圖3：具有“傳統”衛星式傳感器模塊的集中處理

優點：

傳感器模塊——傳感器模塊體積小巧，成本低，功耗也低，這是因為其只需要執行檢測和數據傳輸任務。傳感器的安裝位置也很靈活，并且所需安裝空間很小。替換成本低。通常情況下，由于無需處理或做決策，傳感器模塊具有較低的功能安全要求。

處理ECU——中央處理ECU可以獲取全部數據，這是因為數據不會因為傳感器模塊內的預處理或壓縮而丟失。由于傳感器成本較低，并且外形尺寸較小，因此可以部署更多的傳感器。

缺點：

傳感器模塊——實時處理傳感器數據需要提供寬帶通信（高達數Gb/s），因此可能出現較高電磁干擾（EMI）。

處理ECU——中央ECU需要有高處理能力和速度來處理所有輸入數據。對于很多高帶寬I/O和高端應用處理器來說，這意味著更高的電能需求和更大的散熱量。傳感器數量增加將大幅增加對中央ECU性能的需要。通過使用FPD-link III等接口，在一根同軸電纜上傳送傳感器及功耗、控制和配置等多種數據（雙向反向通道），有些缺點可以被克服。這樣便可極大降低系統的接線要求。

?全分布式系統

另一種截然不同的極端情況是全分布式系統。這種情況是由本地傳感器模塊進行高級數據處理，并在一定程度上進行決策制定的。全分布式系統只將對象數據或元數據（描述對象特征和/或識別對象的數據）發回到中央融合ECU。ECU將數據組合在一起，并最終決定如何執行或做出反應——請見圖4。

圖4：傳感器數據由傳感器模塊處理、決策由中央ECU制定的分布式系統

全分布式系統既有優點又有缺點

優點：

傳感器模塊——傳感器模塊與中央ECU之間可以使用更低帶寬、更加簡單且更加便宜的接口。在很多情況下，小于1Mb/s的CAN總線就足夠用了。

處理ECU——中央ECU只將對象數據融合在一起，因此其所需處理能力更低。對于某些系統來說，用一個高級的安全微控制器就足夠了。模塊更小，所需功耗也就更低。由于很多處理都是在傳感器內部完成的，傳感器數量增加不會大幅增加對中央ECU的性能需求。

缺點：

傳感器模塊——傳感器模塊需要有應用處理器，這樣的話就會變得體積更大、價格更高且功耗更大。由于本地處理和決策制定，傳感器模塊的功能安全要求也就更高。當然，增加更多的傳感器，成本也會大幅上升。

處理ECU——中央決策制定ECU只能獲取對象數據，而無法訪問實際的傳感器數據。因此，想要“放大”感興趣的區域很難實現。

尋找黃金分割

根據系統中所使用傳感器的數量與種類，以及針對不同車型和升級選項的可擴展性要求，將兩個拓撲混合在一起就可獲得一個優化解決方案。目前很多融合系統使用帶本地處理的傳感器用于雷達和激光雷達（LIDAR），使用前置攝像頭用于機器視覺。一個全分布式系統可以使用現有的傳感器模塊與對象數據融合ECU組合在一起。諸如環視和后視攝像頭的系統中的“傳統”傳感器模塊可以讓駕駛員看到周圍的環境情況——請見圖5?？梢詫⒏嗟腁DAS功能集成進駕駛員監測或攝像頭監控系統等融合系統中，但是傳感器融合的原理還是一樣。

圖5：尋找分布式和集中式處理的完美結合

平臺管理、目標汽車細分、靈活性和可擴展性是重要的經濟因素；這些因素也在分割和設計融合系統時發揮著重要作用。對于任一特定情況，所得系統也許不是最佳設計方案，但是從平臺和車隊的角度看，它卻可能是最佳方案。

誰是所有這些傳感器數據的“觀看者”？

關于ADAS，我們還有兩個方面沒有討論到：信息ADAS對功能ADAS。前者就是當駕駛員仍然對汽車完全掌控時，擴大和延伸駕駛員的感官范圍（例如環視和夜視）。第二個是機器視覺，它使汽車能夠感知周圍環境，并做出自我決策以及執行（自動緊急制動、車道保持輔助）。傳感器融合自然而然地將這兩個世界合而為一。

正因如此，我們才有可能將同一傳感器應用于不同用途，不過這么做的代價就是在選擇最佳模塊間通信和處理位置方面受到了限制。以環視為例，這項功能最初的設計目的是，通過將視頻傳入到中央顯示屏上，為駕駛員提供360度視場角。為什么不使用同樣的攝像頭，并將機器視覺應用到其上呢？后視攝像頭可用于實現倒車保護或自動停車，而側視攝像頭可用于實現盲點檢測/報警，也包括自動泊車。

單獨使用的機器視覺在傳感器模塊內進行本地處理，然后通過CAN總線等簡單的低帶寬連接將對象數據甚至是命令傳送出去。然而，這種連接不足以傳送完整的視頻流。視頻壓縮當然可以降低所需帶寬，但是還不足以將所需帶寬降到百兆位范圍內，并且它本身也存在一些問題。隨著高動態范圍（HDR）分辨率、幀速率和曝光數增加，這變得更加困難。高帶寬連接和攝像頭模塊不參與數據處理解決了視頻的問題，但是現在需要將處理添加到中央ECU，以便在其中運行機器視覺。缺少中央處理能力或散熱控制會成為這種解決方案的瓶頸。

雖然在傳感器模塊中進行處理并同時使用高帶寬通信在技術上并不是不可實現，但從總體系統成本、功耗和安裝空間角度來講并不十分有利。

傳感器融合配置的可靠運行

由于很多融合系統能夠在沒有駕駛員的情況下執行特定汽車功能（例如轉向、制動和加速）的自主控制，我們需要對功能安全進行認真考慮，以確保在不同條件下和汽車的使用壽命內系統能夠安全和可靠運行。一旦做出決策，并隨后采取自主操作，那么對于功能安全的要求將會大幅提升。

若采用分布式的方法，每個處理關鍵數據或制定決策的模塊必須符合那些增加的標準。與只搜集和發送傳感器信息的模塊相比，這會增加物料清單（BOM）成本、尺寸、功耗和軟件。在安裝空間不足的環境中，器件很難冷卻，并且其損壞的風險和所需的更換也很高（一次簡單的小事故有可能需要更換保險杠和所有相連的傳感器），這可能抵消具有多個傳感器模塊的分布式系統的優勢。

如果采用“傳統”傳感器模塊，則需進行自檢和故障報告，以實現整個系統的安全運轉，但是其還未達到智能傳感器模塊的程度。

雖然純粹的駕駛員信息系統可以在它們的功能受到損害時關閉并將其通報給駕駛員，但是高度自主駕駛功能就沒有那么自由了。想象一下一輛汽車正在執行緊急制動操作，然后又突然解除并松開制動器的情況?；蛘哒f，汽車在公路上行駛時，整個系統關閉，而此時駕駛員正在汽車“全自動駕駛”狀態下呼呼大睡（未來可能的一個場景）。在駕駛員能夠安全控制車輛之前，系統需要繼續保持工作一段時間，而這至少需要有幾秒到半分鐘。系統必須運行到何種程度，以及如何確保在故障情況下運轉，這些問題在業內似乎還未達成明確共識。具有自動駕駛功能的飛機通常情況下使用冗余系統。雖然我們一般情況下認為它們是安全的，不過它們造價昂貴并且占用大量空間。

傳感器融合將會是邁向自動駕駛及享受旅途時光和駕駛樂趣的關鍵一步。

多傳感器信息融合算法

智能汽車的顯著特點在于智能，意思就是說汽車自己能通過車載傳感系統感知道路環境，自動規劃行車路線并控制車輛到達預定目標。目前而言，車載感知模塊包括視覺感知模塊、毫米波雷達、超聲波雷達、360°環視系統等，多源傳感器的協同作用識別道路車道線、行人車輛等障礙物，為安全駕駛保駕護航。因此，感知信息也需要融合，感知信息也需要相互補充。

這里引出一個重要的概念：多傳感器信息融合（information fusion）。各種不同的傳感器，對應不同的工況環境和感知目標。比方說，毫米波雷達主要識別前向中遠距離障礙物（0.5米-150米），如路面車輛、行人、路障等。超聲波雷達主要識別車身近距離障礙物（0.2米-5米），如泊車過程中的路沿、靜止的前后車輛、過往的行人等信息。兩者協同作用，互補不足，通過測量障礙物角度、距離、速度等數據融合，刻畫車身周邊環境和可達空間范圍。

圖6：智能汽車感知模塊

信息融合起初叫做數據融合（data fusion），起源于1973年美國國防部資助開發的聲納信號處理系統，在20世紀90年代，隨著信息技術的廣泛發展，具有更廣義化概念的“信息融合”被提出來，多傳感器數據融合MSDF (Multi-sensor Data Fusion）技術也應運而生。

數據融合主要優勢在于：充分利用不同時間與空間的多傳感器數據資源，采用計算機技術按時間序列獲得多傳感器的觀測數據，在一定準則下進行分析、綜合、支配和使用。獲得對被測對象的一致性解釋與描述，進而實現相應的決策和估計，使系統獲得比它各組成部分更為充分的信息。

一般地，多源傳感器數據融合處理過程包括六個步驟，如下圖所示。首先是多源傳感系統搭建與定標，進而采集數據并進行數字信號轉換，再進行數據預處理和特征提取，接著是融合算法的計算分析，最后輸出穩定的、更為充分的、一致性的目標特征信息。

圖7：多源數據融合過程

利用多個傳感器所獲取的關于對象和環境全面、完整信息，主要體現在融合算法上。因此，多傳感器系統的核心問題是選擇合適的融合算法。對于多傳感器系統來說，信息具有多樣性和復雜性，因此，對信息融合方法的基本要求是具有魯棒性和并行處理能力,以及方法的運算速度和精度。以下簡要介紹三種種常用的數據融合算法，包括貝葉斯統計理論，神經網絡技術，以及卡爾曼濾波方法。

貝葉斯統計理論

圖8：文氏圖

英國數學家托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）在1763年發表的一篇論文中，首先提出了這個定理。貝葉斯統計理論是一種統計學方法，用來估計統計量的某種特性，是關于隨機事件A和B的條件概率的一則定理。所謂"條件概率"（Conditional probability），就是指在事件B發生的情況下，事件A發生的概率，用P(A|B)來表示。根據上述文氏圖，容易推導得到：P(A ∩ B) = P( A | B) * P(B) = P( B | A) * P(A)，由此可以推導出條件概率的公式，其中我們把P(A)稱為先驗概率(Prior probability)，即在事件B發生之前，我們對事件A發生概率有一個認識。

舉個簡單的例子，視覺感知模塊中圖像檢測識別交通限速標志（Traffic Sign Recognition, TSR ）是智能駕駛的重要一環。TSR識別過程中，交通限速標志牌被樹木，燈桿等遮擋是影響識別的主要干擾。那么我們關心的，是交通限速標志被遮擋的情況下，檢出率有多少呢？這里我們定義事件A為交通信號標志正確識別，事件為交通信號標志未能識別；B為限速標志被遮擋，事件為限速標志未被遮擋。

圖9：被遮擋的交通限速標志

根據現有算法，可以統計出事件A正確識別交通限速標志的概率，此處事件A的概率稱為先驗概率。通過查看視覺感知模塊的檢測視頻錄像，我們可以統計檢測出來的交通限速標志中有多少被遮擋，有多少是沒被遮擋的，還可以統計漏檢的交通限速標志中，有多少是被遮擋的，有多少是沒被遮擋的。因此，我們可以得到下面值：

由此，可以推算出被遮擋的情況下，正確識別限速標志的概率：

那么，也有人可能會問，如果限速標志沒有被遮擋，識別率有多高呢？同理，我們這里也可以一并計算：

從以上計算我們可以看到，限速標志未被遮擋完全暴露出來，識別率是相當高的，但如果限速標記牌被阻擋住，識別率是比未遮擋的低很多。這兩個指標的融合使用，可以用于作為評價目前圖像處理算法識別限速標志性能的重要參考。當然，實際的融合過程比這復雜得多，小鵬汽車工程師們正努力不斷優化，提高各種工況下的識別率，提供更為舒適的智能駕駛輔助。

神經網絡理論

圖9：神經網絡

神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）是機器學習（Machine Learning，ML）的其中一種方式，是人工智能、認知科學、神經生理學、非線性動力學、信息科學、和數理科學的“熱點”。

ANN的發展經歷了三個階段

第一個階段是起步階段，從20世紀40年代開始逐漸形成了一個新興的邊緣性交叉學科。1943年，心理學家McCulloch和數學家Pitts合作，融匯了生物物理學和數學，提出了第一個神經計算模型: MP模型。1949年,心理學家Hebb通過對大腦神經細胞、學習和條件反射的觀察與研究,提出了改變神經元連接強度的、至今仍有重要意義的Hebb規則。

第二階段是發展階段，1957年，Rosenblatt發展了MP模型,提出了感知器模型：Perception Model，給出了兩層感知器的收斂定理，并提出了引入隱層處理元件的三層感知器這一重要的研究方向。1960年，Widrow提出自適應線性元件模型：Ada-line model以及一種有效的網絡學習方法：Widrow-Hoff學習規則。

第三階段是成熟階段，1982年美國加州工學院的物理學家Hopfield提出了一個用于聯想記憶和優化計算的新途徑——Hopfield網絡,使得神經網絡的研究有了突破性進展。1984年在Hopfield的一篇論文中，指出Hopfield網絡可以用集成電路實現，很容易被工程技術人員和計算機科技工作者理解，引起工程技術界的普遍關注。

上世紀八十年代后期，神經網絡的光芒被計算機技術、互聯網掩蓋了，但這幾年計算機技術的發展，恰恰給神經網絡更大的機會。神經網絡由一層一層的神經元構成。層數越多，就越深，所謂深度學習（Deep Learning）就是用很多層神經元構成的神經網絡達到機器學習的功能。辛頓是深度學習的提出者，2006年，基于深度置信網絡(DBN)提出非監督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結構。目前，深度學習的神經網絡技術廣泛用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理識別上。

關于神經網絡的研究包含眾多學科領域，涉及數學、計算機、人工智能、微電子學、自動化、生物學、生理學、解剖學、認知科學等學科，這些領域彼此結合、滲透，相互推動神經網絡研究和應用的發展。

圖10：一個人工神經細胞

接著，簡單介紹下神經網絡的基礎。生物的大腦是由許多神經細胞組成，同樣，模擬大腦的人工神經網絡ANN是由許多叫做人工神經細胞（Artificial neuron，也稱人工神經原，或人工神經元）的細小結構模塊組成。人工神經細胞就像真實神經細胞的一個簡化版，如圖所示，左邊幾個藍色圓中所標字母w代表浮點數，稱為權重（weight，或權值，權數）。

進入人工神經細胞的每一個input(輸入)都與一個權重w相聯系，正是這些權重將決定神經網絡的整體活躍性。你現在暫時可以設想所有這些權重都被設置到了-１和１之間的一個隨機小數。因為權重可正可負，故能對與它關聯的輸入施加不同的影響，如果權重為正，就會有激發（excitory）作用，權重為負，則會有抑制（inhibitory）作用。

當輸入信號進入神經細胞時，它們的值將與它們對應的權重相乘，作為圖中大圓的輸入。大圓的‘核’是一個函數，叫激勵函數(activation function)，它把所有這些新的、經過權重調整后的輸入全部加起來，形成單個的激勵值(activation value)。激勵值也是一浮點數，且同樣可正可負。然后，再根據激勵值來產生函數的輸出也即神經細胞的輸出：如果激勵值超過某個閥值（作為例子我們假設閥值為1.0），就會產生一個值為1的信號輸出；如果激勵值小于閥值1.0，則輸出一個0。這是人工神經細胞激勵函數的一種最簡單的類型。

圖11：神經網絡結構

大腦里的生物神經細胞和其他的神經細胞是相互連接在一起的。為了創建一個人工神經網絡，人工神經細胞也要以同樣方式相互連接在一起。為此可以有許多不同的連接方式，其中最容易理解并且也是最廣泛地使用的，就是如圖所示那樣，把神經細胞一層一層地連結在一起。這一種類型的神經網絡就叫前饋網絡（feed forward network）。這一名稱的由來，就是因為網絡的每一層神經細胞的輸出都向前饋送（feed）到了它們的下一層（在圖中是畫在它的上面的那一層)，直到獲得整個網絡的輸出為止。

神經細胞通過輸入層、隱含層和輸出層的鏈接，形成一個復雜的神經網絡系統，通過有效的學習訓練，使輸出層的結果與現實越來越靠近，誤差越來越小，當其精度滿足一定的功能需求時，神經網絡訓練完畢，此刻構建的神經網絡系統即能為我們解決眾多機器學習上的圖像識別、語音識別、文字識別上的問題。

在智能駕駛目前的發展歷程上看，人工神經網絡技術，乃至現在最新的深度學習技術，廣泛用于視覺感知模塊的車輛識別、車道線識別、交通標志識別上。通過對中國路況工況的數據采集和處理，廣泛獲取國內不同天氣狀況（雨天、雪天、晴天等），不同路況（城市道路、鄉村道路、高速公路等）的真實的環境數據，為深度學習提供了可靠的數據基礎。

此處神經網絡的輸入層數據，也即是傳感器獲取的數據，是多源多向的，可以是前擋風玻璃片上視覺感知模塊的障礙物位置、形狀、顏色等信息，也可以是毫米波雷達、超聲波雷達檢測的障礙物距離、角度、速度、加速度等信息，還可以是360°環視系統上采集的車位數據、地面減速帶數據。

卡爾曼濾波

卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的算法。簡單來說，卡爾曼濾波器是一個“optimal recursive data processing algorithm（最優化自回歸數據處理算法）”。對于解決很大部分的問題，它是最優，效率最高甚至是最有用的。

Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量噪聲的數據中，估計動態系統的狀態。由于，它便于計算機編程實現，并能夠對現場采集的數據進行實時的更新和處理， Kalman濾波是目前應用最為廣泛的濾波方法，在通信、導航、制導與控制等多領域得到了較好的應用。

卡爾曼濾波是多源傳感數據融合應用的重要手段之一，為了扼要地介紹卡爾曼濾波的原理，此處形象地用毫米波雷達與視覺感知模塊融合目標位置的過程描述。

舉一個簡單的例子，目前高級輔助駕駛系統（Advanced Driver Assistance System，ADAS）上，搭載有毫米波雷達和超聲波雷達模塊，兩者均能對障礙物車輛進行有效的位置估計判別。雷達利用主動傳感原理，發射毫米波，接收障礙物回波，根據波傳播時間計算角度距離。兩者均能識別出車輛位置，那么我們該如何融合信息，如何取舍，計算出具體的車輛位置呢？卡爾曼正是解決這個問題的方法之一。

我們獲取的車輛位置在任何時刻都是有噪聲的，卡爾曼濾波利用目標的動態信息，設法去掉噪聲的影響，得到一個關于目標位置的好的估計。這個估計可以是對當前目標位置的估計(濾波)，也可以是對于將來位置的估計(預測)，還可以是對過去位置的估計(插值或平滑)?？柭鼮V波就是這樣一個根據當前時刻目標的檢測狀態，預測估計目標下一時刻目標檢測狀態的一個動態迭代循環過程。

高級輔助駕駛系統ADAS是目前智能汽車發展的重要方向，其手段是通過多源傳感器信息融合，為用戶打造穩定、舒適、可靠可依賴的輔助駕駛功能，如車道保持系統（Lane Keeping Assist， LKA），前碰預警（Forward Collision Warning， FCW），行人碰撞警告（Pedestrian Collision Warning，PCW），交通標記識別（Traffic Sign Recognition，TSR），車距監測報告（Head Monitoring and Warning，HMW）等。

多源信息的融合，目的在于數據信息的冗余為數據信息的可靠分析提供依據，從而提高準確率，降低虛警率和漏檢率，實現輔助駕駛系統的自檢和自學習，最終實現智能駕駛、安全駕駛的最終目標。