隧道环境内无人驾驶车辆目标决策两级信息融合感知策略

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摘要：基于隧道内的特殊行驶环境和无人驾驶感知需求，选择合适的传感器及硬件搭建试验车辆，构建了毫米波雷达与摄像头多传感器融合的感知系统；基于YOLOv4目标级信息融合算法和改进D-S证据理论决策级信息融合算法，提出了一种“目标决策”两级信息融合策略；最后，在城市道路隧道环境内开展了感知信息两级融合验证试验，试验结果表明：相比单一的摄像头或毫米波雷达感知效果，基于摄像头与毫米波雷达传感器感知ROI区域关联实现的目标级融合结果可以提高9.51%的识别准确率，弥补了单一传感器在隧道环境内感知技术的不足；基于目标级融合感知结果，利用改进后的D-S证据理论算法再进行决策级融合，相比于单一的目标级融合结果，误检率降低了3.61%，显著提高了检测精度。（剩余14260字）