基于車載傳感器數據的智能駕駛輔助系統優化

摘要：隨著汽車技術的快速發展，智能駕駛輔助系統（ADAS）在提高道路交通安全性方面的作用越來越重要，然而現有系統在復雜道路環境下的安全性能仍有待提高。通過分析車載傳感器數據對ADAS性能進行優化，采用機器學習算法對多源傳感器數據進行融合與分析，并由此提出一種障礙物檢測與軌跡預測改進方法。實車測試結果表明，該方法在檢測準確率和計算效率方面均優于現有算法，研究成果可為ADAS的進一步優化提供新的思路和方法。

關鍵詞：智能駕駛輔助系統；車載傳感器；數據融合；機器學習；障礙物檢測；軌跡預測

0 前言

近年來，作為智能汽車的重要組成部分，智能駕駛輔助系統（ADAS）發展迅速。目前，ADAS已實現自適應巡航控制、車道偏離預警、自動緊急制動等功能，然而現有ADAS在復雜環境下的表現仍有待提高，主要問題包括多傳感器數據融合效率不高、環境感知精度不足、系統響應延遲等。隨著5G通信、邊緣計算等新技術的發展，ADAS正朝著更智能、更可靠的方向發展[1]。未來，ADAS將進一步融合人工智能（AI）技術，實現更精準的環境感知和決策控制，為實現高級別自動駕駛奠定基礎。本研究聚焦利用車載傳感器數據優化ADAS性能，通過分析多源傳感器數據，探索高效的融合與處理方法。研究目標包括提出改進的多源數據融合算法，設計高效的障礙物檢測與軌跡預測方法，并通過實車測試驗證其有效性，以提升系統在復雜場景下的感知能力和決策水平。

1 研究目的

1. 1 研究對象

車載傳感器是ADAS的“眼睛”和“耳朵”，對系統的性能起著決定性作用。常用的車載傳感器包括攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波傳感器等，其中：攝像頭可識別車道線、交通標志等視覺信息，毫米波雷達可在惡劣天氣下準確測量目標距離和速度，激光雷達能提供高精度三維點云數據，超聲波傳感器可用于近距離障礙物的檢測。這些傳感器各有優缺點，需要通過數據融合來互補。近年來，新型傳感器（如事件相機、熱成像相機等）也開始應用于ADAS，進一步豐富了系統的感知能力。

1. 2 研究目標與創新點

本研究旨在通過優化車載傳感器數據的處理和利用，提升ADAS性能。主要研究目標包括：① 提出一種改進的多源傳感器數據融合算法，提高系統對環境的感知精度；② 設計基于深度學習的障礙物檢測與軌跡預測方法，增強系統對復雜場景的適應能力；③ 優化系統響應機制，縮短決策時間。研究的創新點在于：① 采用注意力機制增強多源數據融合效果；② 引入時空圖卷積網絡提高軌跡預測準確性；③ 設計輕量化神經網絡模型，實現邊緣設備上的實時處理。這些創新將有助于ADAS在實際道路環境中發揮更好的性能。

2 多源傳感器數據融合方法

2. 1 數據預處理技術

本研究采用多階段數據預處理技術提高融合效率。首先，對原始傳感器數據進行時間同步，采用線性插值法將不同采樣率的數據對齊到統一時間戳。其次，進行空間配準，利用已標定的外參矩陣將不同傳感器數據轉換到車體坐標系。再次，應用自適應中值濾波法去除異常值，濾波窗口大小根據數據方差動態調整。最后，通過主成分分析（PCA）進行降維，保留95%信息量的特征。試驗表明，該預處理方法可將數據融合時間縮短30%，同時保持數據的完整性。

2. 2 基于深度學習的特征提取

為提取多模態數據的高級特征，設計了一種多分支深度神經網絡。該網絡包含3個并行分支，分別處理圖像、點云和雷達數據。圖像分支采用ResNet50網絡結構，點云分支使用PointNet++網絡結構，雷達分支則應用一維卷積神經網絡（1DCNN）結構。每個分支輸出128維特征向量[2]。該網絡的創新點在于引入注意力機制融合多模態特征，自適應調整不同模態的權重。試驗結果顯示，與傳統方法相比，該網絡在KITTI數據集上的目標檢測準確率提升12.5%，處理速度提高20%。

2. 3 改進的卡爾曼濾波融合算法

本研究提出了一種自適應交互式多模型卡爾曼濾波（AMMIKF）算法。該算法同時維護多個動態模型，包括恒速模型、恒加速模型和Singer模型，通過計算每個模型的似然概率動態調整權重。同時引入馬爾可夫跳變過程描述模型切換，提高了對目標運動狀態突變的適應性。另外，設計了基于馬氏距離的信息一致性檢驗，實現了對傳感器故障的實時檢測。在100 h實車測試中，AMMIKF算法相比標準卡爾曼濾波，目標狀態估計均方根誤差降低18.7%，在急轉彎等復雜場景下表現尤為突出。

3 障礙物檢測與軌跡預測算法設計

3. 1 目標檢測網絡架構

本研究設計了一種新型雙階段目標檢測網絡（DDAN）。DDAN首先使用改進的特征金字塔網絡（FPN）提取多尺度特征，然后通過區域生成網絡（RPN）生成候選框。DDAN的創新點在于引入了并行的分類和回歸分支，分類分支采用Focal Loss函數緩解類別不平衡問題，回歸分支使用GIoU Loss函數提高定位精度。此外，設計了特征重校準模塊，通過通道注意力機制和空間注意力機制增強關鍵特征。在KITTI數據集上的試驗表明，DDAN在車輛、行人和自行車3類目標的平均精度均值（mAP）達到89.7%，比YOLOv4提高3.5百分點，同時推理速度達到25幀/s[3]。表1展示了DDAN與其他目標檢測算法在KITTI數據集上的性能對比。

3. 2 時空注意力機制的引入

為提高目標檢測的時序一致性，本研究在DDAN的基礎上引入了時空注意力機制（TSAM）。TSAM包含2個關鍵組件：空間注意力模塊（SAM）和時間注意力模塊（TAM）。SAM利用自注意力機制捕捉單幀內目標間的空間關系，而TAM則通過跨幀注意力計算連續幀間的時間依賴。在具體實現中，SAM基于非局部網絡結構，TAM則基于變換器的編碼器-解碼器架構。試驗結果表明，引入TSAM后，目標檢測的幀間一致性提高了15.3%，尤其在有部分遮擋場景下的效果顯著，誤檢率降低了22.7%。此外，引入TSAM后，系統的計算負荷僅增加11%，相較于顯著提升的檢測性能，這種額外開銷是可以接受的。TSAM在提高目標檢測準確度的同時，仍然保證了ADAS系統的實時處理能力，使系統能夠在車載環境下進行快速響應。

3. 3 基于長短期記憶網絡的軌跡預測模型

本研究提出了一種改進的長短期記憶網絡（LSTM）模型用于障礙物軌跡的預測。該模型采用編碼器-解碼器結構，編碼器LSTM提取歷史軌跡特征，解碼器LSTM生成未來軌跡。該模型的創新點包括引入社會池化層捕捉目標間交互、設計動態注意力機制自適應調整不同歷史時刻的權重、集成環境語義信息（如道路結構和交通規則）。模型在努斯景數據集上進行了評估，預測時間范圍為3 s，采樣頻率為10 Hz[4]。結果表明，在平均位移誤差（ADE）和最終位移誤差（FDE）2項指標上，改進LSTM模型分別比基準LSTM模型降低了18.5%和22.3%；在復雜路口場景，改進LSTM模型的預測準確率提升顯著，為ADAS決策提供了可靠依據。表2總結了改進LSTM模型與其他軌跡預測模型在努斯景數據集上的性能比較。

4 試驗設計與結果分析

4. 1 試驗平臺與數據集

研究以改裝的長安CS75車型為試驗平臺，配備64線激光雷達、毫米波雷達和高清攝像頭。數據采集系統基于機器人操作系統（ROS）架構，采樣頻率10 Hz。試驗數據包括自采集的150 h道路數據和公開數據集（KITTI、努斯景），數據類型涵蓋多種天氣和光照條件。預處理采用NVIDIA DGX Station，訓練和測試在RTX 3090 GPU工作站上進行。試驗環境為Ubuntu 20.04，使用PyTorch 1.8.0深度學習框架。

4. 2 性能評估指標

研究采用多項指標評估算法性能。目標檢測指標包括mAP、召回率和推理速度，軌跡預測指標包括ADE、FDE和預測時間，系統整體性能通過端到端延遲、資源占用率評估。設置不同交并比（IoU）閾值（0.5、0.7、0.9）分析檢測性能，評估1～3 s軌跡預測效果。通過100 km實車測試和特定場景（如急轉彎、突然制動）評估系統整體性能和極端情況表現。

4. 3 對比試驗結果

DDAN-TSAM算法與其他方法在不同數據集上的性能對比見表3。由表3可知，DDAN-TSAM算法在多個方面優于現有方法。在KITTI數據集上，該算法的mAP達到91.2%，超過YOLOv4和Faster R-CNN。自采集數據集的測試中，DDANTSAM在復雜城市環境的檢測召回率提升了8.7%，誤報率降低了15.3%。軌跡預測模型在努斯景數據集上的3 s預測ADE和FDE分別降低了22.1%和25.7%，優于Social-LSTM和ConvLSTM。在自采集高速數據上，長時間預測（>5 s）的ADE降低了31.5%。系統整體性能測試顯示，端到端平均延遲為45 ms，峰值不超過80 ms，滿足實時性要求[5]。在急轉彎等極端場景測試中，系統的目標檢測準確率保持在85%以上，比基準系統高12百分點。

4. 4 算法性能分析

DDAN-TSAM算法在小目標檢測、遮擋處理和計算效率等方面表現優異。結果表明，特征重校準模塊使50 m外小目標檢測率提升了23.8%； TSAM有效改善了部分遮擋目標的檢測穩定性，使漏檢率降低17.5%；盡管引入了復雜的注意力機制，通過模型壓縮和量化，算法推理速度僅降低5%，達到22幀/s；軌跡預測模型在多目標交互場景中表現突出，如十字路口預測準確率比傳統方法提高35%。然而，在極度擁堵的交通流中，DDANTSAM算法的預測性能略有下降，這可能是由于社會池化層信息過載導致。系統在雨天和夜間的檢測性能分別下降7%和12%，優于基準系統的15%和22%。但在大霧天氣中，系統性能出現了明顯下降。在能見度低于100 m的大霧條件下，DDANTSAM算法的目標檢測準確率從晴天時的91.2%降至73.5%，降幅達到19.4%。同時，系統的平均檢測距離從150 m縮短至85 m，軌跡預測的ADE增加了28.7%。這些數據表明，大霧天氣對系統性能的影響顯著，亟需進一步優化。因此，提高系統在惡劣天氣條件下的感知能力將是未來研究的重點方向之一。

5 結語

本研究通過深入分析車載傳感器數據提出了一種改進的ADAS優化方法，研究成果不僅在理論上拓展了多源數據融合和目標檢測的新思路，而且在實際應用中展現了良好的性能。后續研究將進一步探索算法在更多復雜場景下的適應性，并考慮將其與車輛控制系統深度集成，為實現更安全、更智能的自動駕駛技術奠定基礎。

參考文獻

[1] 趙建輝.智能駕駛多模態感知方法研究[D].北京：清華大學，2019.

[2] 解來卿.基于結構共用的智能電動車輛傳感器優選配置與節能控制[D].北京：清華大學， 2019.

[3] 牛立鵬，張沙，張朝陽，等.礦用卡車智能駕駛系統多車協同仿真研究[J].控制與信息技術， 2022（5）：94-100.

[4] 張琳.車載傳感器在汽車自動駕駛中的應用[J].汽車畫刊，2024（5）：43-45.

[5] 胡浩卿.面向調度優化的車載多源傳感器數據融合算法分析[J].電子技術，2023，52（12）： 369-371.