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文档介绍
第 卷第 期 安 徽 师 范 大 学 学 报 自然科学版
44 2 ( ) Vol. 44 No. 2
年 月
2 0 2 1 3 Journal of Anhui Normal University (Natural Science) Mar . 2 0 2 1
DOI:10. 14182 / J. cnki. 1001-2443. 2021. 02. 003
基于 DCA 的自动驾驶车辆传感数据融合方法研究
梁洪波
安徽交通职业技术学院 汽车与机械工程系 安徽 合肥
( , 230051)
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 的自动驾驶车辆传感数据融
DCA
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 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
DCA
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 ,时延较短,平均为
99. 8% 150ms
左右,满足设计初衷。
关键词: 算法;动态矩阵;数据融合;平均加权;自动驾驶
DCA
中图分类号: 文献标志码: 文章编号: ( )
T
44 2 ( ) Vol. 44 No. 2
年 月
2 0 2 1 3 Journal of Anhui Normal University (Natural Science) Mar . 2 0 2 1
DOI:10. 14182 / J. cnki. 1001-2443. 2021. 02. 003
基于 DCA 的自动驾驶车辆传感数据融合方法研究
梁洪波
安徽交通职业技术学院 汽车与机械工程系 安徽 合肥
( , 230051)
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 的自动驾驶车辆传感数据融
DCA
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 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
DCA
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 ,时延较短,平均为
99. 8% 150ms
左右,满足设计初衷。
关键词: 算法;动态矩阵;数据融合;平均加权;自动驾驶
DCA
中图分类号: 文献标志码: 文章编号: ( )
T
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