基于AUTOSAR的电动车传感器信号处理组件接口及融合算法的研究与实现

发布时间：2022-07-14 18:12

　　传感器是智能电动汽车中不可或缺的重要组成部分,承担信息采集的工作,汽车不断向智能化方向发展,汽车上传感器数量在不断增加,需要处理的信息也更加复杂,对传感器的精度及可靠性的要求也逐步上升,由于受环境气候多变及单个传感器局限性的影响,常有单个传感器识别不准确的现象发生。本文阐述了智能电动汽车中在AUTOSAR架构基础上建立传感器信号处理组件接口库及进行多传感器数据融合的重要性,描述了国内外针对融合算法的研究现状,总结并分析了智能电动汽车中现有的传感器及多传感器融合算法,提出了一种将扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）算法与动态自适应差分进化算法结合的方法对摄像头与激光雷达进行数据融合。本文的研究内容主要包括以下几点:（1）基于AUTOSAR汽车开放式系统架构,设计并制定了智能电动汽车传感器信号处理组件接口库,为库中的每个传感器接口函数制定了统一的命名标准,且制定了一套优先级标准,并为智能电动汽车的各个控制系统列出了传感器列表;（2）通过对多传感器数据融合算法中EKF算法的研究,提出了一种改进的EKF算法,通过将动态自适应差分进化算法与EKF算法结合来进行改... 

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文的内容与结构
第2章 相关理论及工作基础
    2.1 基于AUTOSAR开发方式的特点
        2.1.1 AUTOSAR分层架构
        2.1.2 AUTOSAR接口类型
        2.1.3 AUTOSAR方法论
    2.2 智能电动汽车传感器
        2.2.1 电动车与传统车传感器的差异
        2.2.2 智能电动汽车环境感知传感器
    2.3 多传感器数据融合技术
        2.3.1 多传感器信息融合层次
        2.3.2 多传感器信息融合方法
    2.4 本章小结
第3章 基于AUTOSAR的智能电动汽车传感器信号处理组件接口的设计
    3.1 传感器信号处理组件接口的设计
        3.1.1 基于AUTOSAR的信号传递关系
        3.1.2 传感器信号处理组件接口函数的命名设计
    3.2 传感器信号处理组件优先级的设计
    3.3 智能电动汽车传感器列表
        3.3.1 电池管理系统中的传感器
        3.3.2 车身控制系统中的传感器
        3.3.3 底盘控制系统中的传感器
        3.3.4 信息安全系统中的传感器
    3.4 本章小结
第4章 一种改进的智能电动汽车传感器数据融合算法
    4.1 卡尔曼滤波算法(Kalman Filtering)
        4.1.1 预测阶段(Prediction)
        4.1.2 更新阶段(Update)
    4.2 扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter)
    4.3 一种改进的扩展卡尔曼滤波算法
        4.3.1 动态自适应差分进化算法
        4.3.2 EKF结合动态自适应差分进化算法
    4.4 本章小结
第5章 实验测试与结果分析
    5.1 传感器基础数据处理实验
        5.1.1 智能电动汽车camera数据预处理实验
        5.1.2 智能电动汽车lidar数据预处理实验
    5.2 EKF融合算法改进实验与结果分析
    5.3 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢



本文编号：3661628