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自动驾驶多传感器融合感知中的不确定性量化与信任传播.docx
资料介绍
自动驾驶多传感器融合感知中的不确定性量化与信任传播
摘要：不确定性量化与信任传播是自动驾驶多传感器融合感知的前沿技术，通过量化各传感器感知结果的不确定性，在融合过程中根据不确定性分配信任权重，提升融合结果的鲁棒性与可靠性。本文系统分析了不确定性量化与信任传播的技术方法，涵盖不确定性来源、贝叶斯融合、Dempster-Shafer证据理论、信任函数以及融合决策，深入探讨了不确定性量化在自动驾驶多传感器融合中的工程价值。
一、引言
在自动驾驶多传感器融合感知中，各传感器的感知结果都存在不确定性，传感器的噪声、算法的局限、环境的复杂性都导致感知结果不可靠。传统的融合方法将各传感器的感知结果视为同等可靠，忽略了不确定性差异，在传感器性能退化时融合效果下降。不确定性量化与信任传播通过量化各传感器感知结果的不确定性，在融合过程中根据不确定性分配信任权重，使不确定性低的传感器在融合中贡献更大，不确定性高的传感器贡献更小，提升融合结果的鲁棒性与可靠性。2026年，不确定性量化与信任传播已在自动驾驶多传感器融合中初步应用，在传感器失效与恶劣天气场景中展现出优势。
二、不确定性来源
2.1 传感器不确定性
传感器不确定性来自传感器本身的测量噪声，包括摄像头的散粒噪声、激光雷达的测距噪声、毫米波雷达的测量噪声等。传感器不确定性通过传感器标定与噪声建模量化。
2.2 算法不确定性
算法不确定性来自感知算法的局限，包括目标检测模型在遮挡场景中的不确定性、语义分割模型在边界区域的不确定性。算法不确定性通过模型的不确定性估计量化。
三、贝叶斯融合
3.1 贝叶斯公式
贝叶斯融合通过贝叶斯公式，将各传感器的感知结果作为条件概率，融合后验概率得到融合结果。贝叶斯融合在传感器不确定性已知时是最优的融合方法。
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