车联网技术多假设轨道数据连接的研究

车联网技术多假设轨道数据连接的研究

交通线路和安全网络的研究是车联网（VANET）技术重要的研究内容。然而，目前基于车载传感器的人体感知系统仍然需要通过无线电来获得信息，从而了解车辆和驾驶员的情况。提出了一种目标跟踪算法，从车载雷达传感器获得位置信息，从VANET获得运动数据。该算法的核心是一个多假设轨道追踪器，其将VANET获得的信息进行整合和修改。该算法将采用两个试验车进行实际场景的试验测试，然后与另外两种算法的试验结果进行对比。一种采用单一的假设神经网络遗传算法来连接VANET和雷达追踪轨迹，另一种则使用车载雷达追踪目标。通过实时测试表明，与采用单一假设算法相比，多个假设的算法在估计精确度和追踪可用性方面具有更好的性能。另外，使用一个基于雷达的前向和交叉路口碰撞预警系统所提供的VANET数据来增强状态感知。

刊名：Information Fusion（英）

刊期：2013年第4期

作者：George Thomaidis et al

编译：张玉伦