2.1 傳感器的選擇

識別障礙的首要問題是傳感器的選擇，下面對幾種傳感器的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行說明（見表1）。探測障礙的最簡單的方法是使用超聲波傳感器，它是利用向目標(biāo)發(fā)射超聲波脈沖，計算其往返時間來判定距離的。該方法被廣泛應(yīng)用于移動機(jī)器人的研究上。其優(yōu)點(diǎn)是價格便宜，易于使用，且在10m以內(nèi)能給出精確的測量。不過在ITS系統(tǒng)中除了上文提出的場景限制外，還有以下問題。首先因其只能在10m以內(nèi)有效使用，所以并不適合ITS系統(tǒng)。另外超聲波傳感器的工作原理基于聲，即使可以使之測達(dá)100m遠(yuǎn)，但其更新頻率為2Hz，而且還有可能在傳輸中受到其它信號的干擾，所以在CW/ICC系統(tǒng)中使用是不實(shí)際的。

表1 傳感器性能比較

視覺傳感器在CW系統(tǒng)中使用得非常廣泛。其優(yōu)點(diǎn)是尺寸小，價格合理，在一定的寬度和視覺域內(nèi)可以測量定多個目標(biāo)，并且可以利用測量的圖像根據(jù)外形和大小對目標(biāo)進(jìn)行分類。但是算法復(fù)雜，處理速度慢。

雷達(dá)傳感器在軍事和航空領(lǐng)域已經(jīng)使用了幾十年。主要優(yōu)點(diǎn)是可以魯棒地探測到障礙而不受天氣或燈光條件限制。近十年來隨著尺寸及價格的降低，在汽車行業(yè)開始被使用。但是仍存在性價比的問題。

為了克服這些問題，利用信息融合技術(shù)提出了一些新的方法，利用這些方式可以得到較單一傳感器更為可靠的探測。

2.2 信息融合的基本原理

所謂信息融合就是將來自多個傳感器或多源的信息進(jìn)行綜合處理，從而得出更為準(zhǔn)確、可靠的結(jié)論。多傳感器信息融合是人類和其它生物系統(tǒng)中普遍存在的一種基本功能，人類本地地具有將身體上的各種功能器官（眼、耳、鼻、四肢）所探測的信息(景物、聲音、氣味和觸覺)與先驗(yàn)知識進(jìn)行綜合的能力，以便對其周圍的環(huán)境和正在發(fā)生的事件做出估計。由于人類的感官具有不同度量特征，因而可測出不同空間范圍的各種物理現(xiàn)象，這一過程是復(fù)雜的，也是自適應(yīng)的。它將各種信息（圖像、聲音、氣味和物理形狀或描述）轉(zhuǎn)化成對環(huán)境的有價值的解釋。

多傳感器信息融合實(shí)際上是人對人腦綜合處理復(fù)雜問題的一種功能模擬。在多傳感器系統(tǒng)中，各種傳感器提供的信息可能具有不同的特片：對變的或者非時變的，實(shí)時的或者非實(shí)時的，模糊的或者確定的，精確的或者不完整的，相互支持的或者互補(bǔ)的。多傳感器信息融合就像人腦綜合處理信息的過程一樣，它充分利用多個傳感器資源，通過對各種傳感器及其觀測信息的合理支配與使用，將各種傳感器在空間和時間上的互補(bǔ)與冗余信息依據(jù)某種優(yōu)化準(zhǔn)則結(jié)合起來，產(chǎn)生對觀測環(huán)境的一致性解釋或描述。信息融合的目標(biāo)是基于各種傳感器分離觀測信息，通過對信息的優(yōu)化組合導(dǎo)出更多的有效信息。這是最佳協(xié)同作用的效果，它的最終目的是利用多個傳感器共同或聯(lián)合操作的優(yōu)勢來提高整個系統(tǒng)的有效性。

2.3 常用信息融合算法

信息融合技術(shù)涉及到方面的理論和技術(shù)，如信息處理、估計理論、不確定性理論、模式識別、最優(yōu)化技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能等。由不同的應(yīng)用要求形成的各種方法都是融合方法的個子集。表2歸納了一些常用的信息融合方法。

表2 信息融合方法

2.4 智能駕駛系統(tǒng)中信息融合算法的基本結(jié)構(gòu)

由于單一傳感器的局限性，現(xiàn)在ITS系統(tǒng)中多使用一組傳感器探測不同視點(diǎn)的信息，再對這些信息進(jìn)行融合處理，以完成初始目標(biāo)探測識別。在智能駕駛系統(tǒng)