遮挡场景下自动驾驶车辆共享态势感知中的集员估计

基于联网与自动驾驶车辆开发自主交通系统的主要挑战之一，是理解并认知每辆车周围的环境。在许多情况下，这种理解仅限于由本车所装传感器采集的信息，并可能受到道路上其他车辆或固定障碍物造成遮挡的严重影响。态势感知是指感知并理解交通状况、预测本车周围车辆与道路使用者意图的能力。本文的主要目标是提出一种框架，用于在真实场景中，当停在路边的卡车后方可能有行人决定横穿道路时，如何自动提升一辆自动驾驶公交车的态势感知能力。依据本车融合其他车辆或基础设施中传感器信息的能力，采用基于集合的估计技术构建共享态势感知，从而为行人位置提供鲁棒性保证。本文采用两级信息融合架构：先在本地融合传感器测量值，随后在车辆与基础设施单元之间共享相应估计结果。得益于所提供的安全性保证，可适当调整本车速度以维持合理的安全裕度。本文还论证了该框架适用于以系统化方式处理传感器故障与虚假检测。研究中考虑了信息复杂度渐增的三种场景。仿真表明，增强的态势感知使本车能够在不牺牲安全性的前提下保持合理车速。