【摘 要】
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为提高自动驾驶车辆传感数据融合后的精度,提出基于DCA的自动驾驶车辆传感数据融合方法研究。建立多尺度下多传感数据动态模型,确定传感数据的动态矩阵,实现动态评价。将获得
【机 构】
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安徽交通职业技术学院汽车与机械工程系
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为提高自动驾驶车辆传感数据融合后的精度,提出基于DCA的自动驾驶车辆传感数据融合方法研究。建立多尺度下多传感数据动态模型,确定传感数据的动态矩阵,实现动态评价。将获得的动态数据矩阵中引入DCA算法,利用其中的抗原对动态数据进行规范化处理。获得规范化后的传感数据后,利用平均加权方法,调整数据之间的权值,实现数据融合。为了验证设计的数据融合方法的可行性,设计对比实验,采用半实物的自动驾驶车辆,对其中传感数据进行融合处理,结果证明设计的融合方法在进行数据融合后,得出的数据精度更高,为99.8%,时延较短,平均为
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