福特：云汽车发力

智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、     

车路协同路侧感知融合方法的研究

随着智能网联汽车技术和产业的不断发展,智能网联汽车逐渐成为人们交通出行的选择之一。但受智能网联汽车自身环境感知系统对特定道路交通场景信息处理的局限,无法实现在所有行驶工况下安全高效的运行,其需车路协同路侧感知技术的辅助方能更安全高效的运行。海量的车路协同感知数据是城市道路和高速公路车路协同、运行分析和科学管理的宝藏,理解和分析这些数据是车路协同路侧感知融合的关键。面对车路协同路侧多传感器的不同数据,如何高效准确地挖掘和提取雷达、视频在不同时间、不同空间维度的数据,实现对重点交通场景(如视野盲区、急转弯道、隧道、桥梁)和交通事件、环境、设施安全等的雷达、视频数据进行快速融合检测、识别与检索,通过蜂窝车联网C-V2X网络在一定时延范围内有效地将路侧感知融合结果数据发送给智能网联汽车,确保其安全高效的行驶,是面向智能网联汽车辅助驾驶的车路协同路侧感知融合的关键问题。基于智能网联汽车其自身环境感知能力,对道路智能基础设施感知网络中的多传感器融合方法进行研究分析,提出了基于误差方差的多传感器融合算法,与非智能道路相比,其效率更高,更加智能化,可有效解决道路交通运行环境中存在的常见问题,为人们提供更加安全、高效、优质的交通出行服务。     

基于多传感器信息融合技术的智能驾驶系统模型

阐述了智能汽车研究对交通安全的重要性和发达国家关于智能汽车研究的历史、发展和趋势,重点提出了基于多传感器信息融合技术的智能驾驶系统模型,分析了此模型下各系统模块的功能,介绍了系统模型中信息融合方法的引入,最后提出了对智能驾驶技术应用的展望.     

多传感器信息融合技术在机器人中的应用研究

随着智能机器人应用领域发展需求，移动机器人控制系统中使用的传感器种类和数量不断增多，但每种传感器都有一定的使用条件和感知范围，只能给出环境或对象的部分信息，机器人通过多传感器信息融合技术多视角完成信息处理及综合，实现其智能感知与智能控制功能。     

基于V2I/V2N的感知融合系统技术及应用研究

随着智能驾驶技术的研究与发展,单车智能感知的局限性逐渐显现出来,基于V2X的感知技术解决了单车感知在遮挡等场景下的局限性。介绍一种基于V2I/V2N的感知融合系统技术方案,阐述其在智能驾驶系统中发挥的作用。重点讨论路侧感知与车载感知融合技术的算法架构及功能,研究利用V2I/V2N技术搭建智能网联汽车感知系统的可行性,研究基于V2I/V2N的感知融合系统在前车跟车行驶场景、车辆穿越交叉路口场景、高速路匝道车辆汇入场景三种典型场景下的应用。可以为车路协同感知技术应用研究提供参考。     

信息融合在飞机地面作业处理系统中的应用

信息融合技术是一种新的信息处理模式,以其多信息、多手段的交叉融合,为复杂大系统提供各种有用的信息;在智能运输、信息处理等领域中有着广泛的应用前景。该文通过对飞机地面作业多源信息的分析,建立了飞机地面作业智能处理系统信息融合模型,并分析了信息融合技术在该系统中的应用。     

智能车辆环境感知技术与平台构建

本文从智能车辆环境感知功能入手,剖析了感知功能实现及其存在的技术挑战,实现复杂交通环境感知所需传感器,并介绍了车载传感器融合平台.分析现有智能车辆环境感知平台实现,通过缩微智能车辆载体,介绍了低成本、低功耗的嵌入式环境感知系统,对于智能车辆功能研发具有参考意义.     

内外源注意的无人系统智能感知应用研究

针对未来无人系统智能化以及多无人系统协同感知与认知发展需求,亟需解决信息过载以及跨平台多源感知信息融合的科学问题,本文提出通过研究仿生内源性和外源性注意力的调节作用机理, 探索多源注意机制对无人系统智能感知系统调节作用机制,对其映射异构多源感知器与行为决策控制的作用机理进行研究；结合采用脑认知能够联合来自不同感官通道的线索对外部世界中的物体和事件实现快速高效信息过滤和异构多源认知,并采用不同的参照系来表征物体的特征和位置,构建一种基于仿生多源注意机制的智能感知与信息处理框架,对工程化实现无人系统智能感知与认知系统具有一定的设计参考价值。     

智能驾驶路径规划技术综述

随着5G通信系统和人工智能技能快速发展，汽车产品的智能化和联网化已是大势所趋。人们追求更加方便快捷的出行方式，智能汽车朝着人员辅助驾驶到汽车实现无人辅助自动驾驶以及单车独自智能驾驶到多车协同智能驾驶等方向发展。目前汽车智能驾驶前景广阔，智能驾驶技术已成为汽车产品功能研究领域的热门研究方向。智能驾驶路径规划分为局部路径规划和全局路径规划。在路径规划技术中需要用到环境感知技术来实现智能汽车自主避障，因此，介绍智能驾驶研究概况，结合算法对环境感知、路径规划等智能驾驶技术的发展进行分析和梳理，并对智能驾驶汽车的未来进行展望。     

煤矿智能监测与预警技术研究现状与发展趋势

从物联网、大数据、云计算及人工智能方面综述了我国煤矿智能监测与预警技术的研究现状。针对煤矿智能监测技术的实际应用情况,指出了煤矿智能监测与预警存在井下煤矿监测设备前兆信息采集可靠性差、云端平台集成应用融合深度不够、数据库安全性较弱、人工智能技术在煤矿监测中的应用尚不成熟等问题。展望了煤矿智能监测与预警技术的发展趋势:煤矿智能监测系统应用石墨烯/氧化石墨烯光纤传感器可实现多源信息感知,提升前兆信息采集的可靠性;研究多技术深度交叉融合技术,以探究监测数据的深层价值;构建基于区块链技术的煤矿监测数据库,保证数据库不可篡改,且具有较好的读写性能;研发具备自适应和深度学习的煤矿智能安全监测预警系统,实现矿井自动监测、智能预警。     

一种雷达和摄像机的空间标定方法

多传感器融合技术已经广泛应用在智能汽车环境感知领域中;雷达和摄像机的空间标定是伴随信息实时融合的道路检测技术的基础;结合智能汽车的实际应用,提出了针对激光雷达和摄像机的空间标定方法;通过特制的标定板来获得雷达数据和图像数据,选取激光雷达坐标系作为世界坐标系,通过参数拟合的方法来求取图像坐标系与雷达坐标系的变换关系,进而实现两种传感器的空间配准;该方法只需要标定板就能够完成激光雷达和摄像机的空间标定,标定精度高,实现了多个传感器世界坐标系的统一,避免了后续处理中数据解释的二义性;实验结果表明这种方法简单准确,满足系统要求。     

面向煤炭精准开采的物联网架构及关键技术

在剖析煤矿生产物流系统存在问题的基础上,围绕煤炭精准开采科学构想和矿山物联网发展现状,提出了面向煤炭精准开采的物联网概念及内涵,凝练出其5种关键技术,即多源信息智能感知、多网融合传输、多参量信息分析处理、基于云技术的灾害监控预警、矿井灾害应急救援;指出基于透明地球的煤炭精准开采和基于物联网的智能感知是实现未来无人矿山的两大技术体系,其中精准开采是技术核心,物联网是技术保障;以煤矿动力灾害精准预警物联网为例,阐述了其包含感知层、网络层、应用层和公共技术的体系架构,并介绍了其工程应用,为实现煤炭精准开采科学构想提出了技术路径。     

多传感器信息融合技术在智能机器人环境感知中的研究进展及应用

多传感器信息融合技术是一种有别于经典数据处理技术的高级处理方式,主要目的是为了让智能设备在越来越复杂的工作环境中有更好的表现,使其能有更强的感知能力和操作精准度;在对传感器技术、人工智能、机器人技术、多传感器信息融合技术及常见多传感器信息融合的应用进行了系统的整理和研究后,针对目前的多传感器数据融合技术进行全面地介绍,并简要阐述多传感器信息融合的一般结构,重点分析不同融合算法的特点和优劣势,明确不同融合模型之间的差别以及对数据处理策略上的影响,充分列举现国内外发表的关于多传感器数据融合技术的重要研究及应用,并对多传感器数据融合技术的发展与展望做检验阐述,为多传感器数据融合技术研究提供重要理论依据。     

智能汽车多传感器融合技术专利分析

在车辆上设置传感器用以感知车辆周围环境态势,从而使得车辆能够根据感知信息进行自主决策,进而实现自主行驶,这是汽车智能化的重要环节。然而不同类型的传感器有着各自的长处与短板,若车辆仅依赖单一类型的传感器,难以保证获取信息的全面性与可靠性。如何利用融合技术进行车载传感器信息的融合,从而进行高效、准确的决策,是全球汽车业界关注的问题,对于我国智能汽车产业的发展有着十分重要的现实意义。本文通过专利分析对全球及中国的智能汽车多传感器信息融合技术专利信息进行提取、分析、整合,总结出其发展路线与趋势,为各方的相关决策提供参考。     

基于大数据的变电设备状态多维感知及智能诊断系统的研究

针对现行状态检修方法在变电设备状态感知单一、系统信息孤岛、状态检修效率低下等方面的问题,本文基于大数据技术,提出变电设备状态多维感知及智能诊断系统。系统通过打造边端变电设备多维感知体系,实现设备多维、实时、全景感知,并构建统一边缘物联代理,完成感知数据就地预处理,在此基础上融合设备状态多源异构数据,搭建云端大数据平台,开展设备状态大数据智能分析诊断,实现设备精准检修。文章首先对基于大数据的变电设备状态多维感知及智能诊断系统整体框架进行介绍,然后详细阐述了系统边端多维感知和云端智能诊断部分的设计及功能。最后,选取主变压器油温-油位关联状态量为例进行状态分析评价的算例分析,算例结果证明了所提系统功能的有效性和实用性,为提高变电设备运检效率提供有效技术支撑。     

物联网在自动驾驶中的应用简析

0 引言 物联网和智能电动汽车技术的快速发展给传统汽车行业带来了颠覆性变革,赋予了汽车"电动化、智能化、网联化、共享化"的特点,而融合了5G、人工智能、物联网等技术的自动驾驶则实现了车与人、车、道路、云端等的信息交换和共享,通过在汽车上搭载车辆传感器、智能控制器等装置,使汽车具备环境感知、智慧决策、协同控制、危险预警等功能,让人们的驾驶体验更加智能、安全、高效、舒适.汽车行业的数字化时代已经到来,自动驾驶的生态系统正在逐渐形成,商业化进程也在不断提速.     

智能矿工装备系统的研究

针对目前煤矿普遍存在井下人员无法全面了解周围环境状况、安检人员缺少技术支撑装备、管理人员无法全面了解安全生产状况、应急救灾时缺少移动指挥信息装备等问题,提出了一种智能矿工装备系统的总体设计方案,介绍了该系统中的多环境参数采集器、手持智能终端、智能主机、无线基站等主要设备的功能及设计要求;指出该系统的关键技术和设计难点为井下移动环境场多参数感知、井下人体生命体征感知、灾变情况下井下移动无线自组网技术、矿井多系统信息融合与交互以及装备功耗、体积和重量,并针对这些问题提出了相应的解决方案;阐述了该系统在矿井日常管理、井下安检及井下应急救援指挥中的应用模式。     

基于数据融合的商务智能与分析架构研究

商务智能与分析(BI&A)3.0的出现和信息融合应用场景的拓宽增强了数据融合在商务智能研究中的重要性。越来越多经济和管理领域的研究运用了融合的思想和方法,数据融合在这些领域的应用表现出了不同于传统信息融合的特点。从信息融合和BI&A出发,提出了多源异构大数据背景下基于数据融合视角的BI&A新内涵,突出了数据融合在商务智能分析过程中的重要性。基于WSR系统科学方法论构建了商务智能分析“数据、信息、知识”的融合架构,使数据融合能更好地应用于经济、金融和管理等领域,为从海量多源异构数据中获取知识提供了科学依据,有利于更有效的商务智能系统的研发和实现。     

智能汽车发展研究*

主要讨论了智能汽车研究对交通安全的重要性,综述了发达国家关于智能汽车研究的历史、发展和趋势。此外,提出了基于多传感器信息融合技术的智能汽车系统结构模型,阐述了此模型下的各系统模块,简单介绍了系统模型中信息融合方法的引入,最后提出展望。     

在信息融合系统中引入多智能体技术

论文简要介绍了多智能体技术和信息融合系统,将多智能体技术运用到信息融合系统中,对信息融合系统中的模型和方法进行改进,提出了多智能体信息融合模型,并研究了信息融合中的分布式强化学习。通过借鉴多智能体技术的研究成果,开辟信息融合理论和应用发展的另一条途径。