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翻译样例: 自主车辆导航系统中的多传感器融合技术
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多传感器融合的实质是多源不确定性信息的处理, 在处理过程中信息的表示形式不断发生变化, 从较低级的形式(如图像像素、超声波传感器探测数据等) 直至系统需要的某种高级形式(如车辆位姿、农作物位置等)。这些信息可以来自同一个采样周期的多个传感器, 各个传感器具有不同的性能和独立的故障方式, 彼此之间具有冗余性或互补性; 也可以来自延长周期的单个传感器。信息的不确定性可以是随机的、模糊的等有先验信息的形式, 也可以是无先验信息的形式。按这些信息的流通形式和综合处理模式, 多传感器融合系统可分为集中式、多级式和分布式3 种融合结构[ 12 ]。传统的融合结构一般为集中式, 不同的传感器信息被共同传送到一个中心融合节点。在这种方式中, 虽然中心融合节点可以获得系统所有的信息, 但系统的计算量也较大, 通讯任务较重。由于只存在一个中心融合节点, 系统的可靠性不高, 且系统的灵活性也受到影响。多级式融合结构中的许多融合节点按一定的层次次序组织起来, 具有一个最终融合节点。由于具有较多的融合节点, 便于采用多处理器, 这种融合结构的计算任务有所减轻但通讯和最终融合节点的矛盾依然存在。分布式融合结构拥有大量的模块化融合节点, 已不存在任何特殊地位的中心融合节点。每个融合节点分别融合其相应的一些传感器信息, 并把融合结果通知给其他节点, 以便其他节点能及时地在各自的融合过程中加以考虑。这些节点间的拓扑关系可以是全部联接, 也可以是部分联接, 全部联接使各节点获取的信息完整, 但同时通讯任务也比较繁重。由于模块化特点, 分布式传感器融合系统的鲁棒性、灵活性和可扩展性都非常好。在具体的多传感器融合系统设计中应该首先确定适宜的融合结构, 然后再选择融合方法、制定通讯模式等

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