无人驾驶车在越野环境中障碍身份识别

针对无人驾驶车越野条件下的环境感知问题,基于Dempster组合规则实现了障碍目标的身份识别．首先,基于CCD和激光传感器提取5个特征作为障碍物特征证据；然后,将传感器数据转换到证据空间,选用模糊插值法求取障碍物身份隶属度进而获取相关系数；再次选择经验公式,根据障碍物类型和环境加权系数计算基本概率赋值函数；最后,基于Dempster的组合规则求得融合后的总概率赋值函数,制定决策规则并识别障碍身份．实验结果表明基于D-S证据理论识别障碍物身份具有良好鲁棒性和实时性．