智能网联汽车融合感知系统 第1部分：系统架构.pdf

智能网联汽车融合感知系统 第1部分：系统架构 1 范围 本文件规定了智能网联汽车融合感知系统架构及融合感知系统内各关键模块的功能。 本文件适用于智能网联汽车融合感知系统的设计及应用。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 GB/TT-339 智能网联汽车 术语和定义 GB/T 25069-2022 信息安全技术 术语 3 术语和定义 下列术语及定义适用于本文件。 3.1 感知perception 驾驶自动化系统获取车辆周围驾驶环境信息的技术。 注：周围驾驶环境包括可通行区域、道路标志、道路标线、交通参与者、障碍物等。 [来源：GB/T T -339] 3.2 融合感知 fusion perception 集成多个数据源以产生比任何单独的数据源更有价值信息的过程。 注：避免基于单源信息的感知局限性和不确定性，形成了对环境或目标更全面的感知，提高系统的 感知能力。 3.3 时空同步 spatiotemporal synchronization 在智能网联汽车数据融合感知系统中将输入数据的局部时间和空间坐标下的信息变换到统一的系 统基准时间和空间坐标系下。 3.4 时间戳time stamp 对时间和其他待签名数据进行签名得到的，用于表明数据时间属性的数据。 [来源：GB/T 25069-2022] 3.5 1 CAN 总线 controller area network 总线上的信息是以不同但有限长度的固定格式帧发送的。当总线处于空闲状态时，允许任何连接的 节点开始传输 DF 或 RF。当没有帧被传输时，总线是空闲的。此外，任何连接的节点可以通过专用帧 （分别为EF 和OF）开始指示错误和过载信息。 4 融合感知系统架构 智能网联汽车融合感知系统不仅接收处理车载的激光雷达点云、视觉图像、毫米波雷达点云、CAN 总线信息等数据，还接收处理其他智能网联汽车、路端设备、云端平台发送到车端的激光雷达点云、视 觉图像、毫米波雷达点云、高精地图、红绿灯信号等数据。融合感知系统主要负责对接收到的这些多源 多模态数据综合分析处理，并将感知结果传送给智能网联汽车执行模块，智能网联汽车融合感知系统架 构如图1所示。 图1 智能网联汽车融合感知系统架构设计框架 在智能网联汽车融合感知系统中，数据源模块负责对接收到的多模态数据进行必要的格式规范性 处理，而数据分析模块对格式规范后的多模态数据进行评估，以保证后续模块处理的数据是有效的、可 靠的。时空同步模块主要负责对多模态数据进行时间、空间维度上的标定，使融合功能模块能够进行数 据映射、特征对齐等融合操作。感知结果模块能对融合功能模块的输出结果进行格式规范统一，便于智 能网联汽车的融合感知系统和智能网联汽车其他功能系统的互联互通。 5 数据源模块 数据源模块是融合感知系统的数据输入，数据类型包括： a) 感知矢量数据：智能网联汽车自车搭载设备输出的激光雷达点云、毫米波雷达点云、高精地图 等。还有他车、路端等外部设施传输给自车的激光雷达点云、毫米波雷达点云、高精地图等信 息； b) 感知图像数据：自车、他车、路端等部署搭载的视觉传感器图像； c) 自车实时状态数据：智能网联汽车的实时状态信息，如车速、加速度、转向角度、刹车量、油 门量、电机转速、位置轨迹等。 d) 其他类型数据：如路端等外部设施传输给智能网联汽车的红绿灯信息等。 6 数据分析模块 2 6.1 概述 智能网联汽车融合感知系统需要处理多种不同来源、不同类型的数据，数据分析模块负责对这些输 入数据进行压缩