自适应时空融合方法

融合漏检率降77%

针对基础设施增强自动驾驶中网络波动导致的融合失效问题，提出帧间与规划融合新机制，并通过实时准则动态选择最优融合方式，显著提升系统安全可靠性。

Wang, Jianda · Wang, Zhendong · Yu, Bo · 唐洁 · Shuaiwen Leon, Song · Cong, Liu · Hu, Yang

IEEE Internet of Things Journal 2023

参数信息

融合漏检率

7 %

规划位移误差

1.7 m

技术优势

漏检少七成

通过自适应时空选择，在恶劣网络条件下将融合漏检率从30%降至7%，显著提升感知完整性。

误差压到1.7米

规划位移误差在同等条件下从4米降至1.7米内，保证轨迹规划可靠性。

应用场景

• 自动驾驶数据融合：让自动驾驶系统在网络波动时仍能可靠融合多源感知，避免漏检导致事故。
• 车路协同：为车路协同提供帧间/规划融合新方法，提升路侧与车载数据协同的鲁棒性。
• 工业机器人通信：其基于实时网络状况的融合切换机制可迁移至工业机器人远程通信，减少数据丢失影响。
• V2X通信：在V2X通信质量波动时动态选择融合策略，确保车辆对环境和意图判断的准确性。