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作者：王洁;蒋晓蓓;
单位：北京警察学院;北京理工大学;
摘要：随着自动驾驶汽车技术的不断发展，无人驾驶汽车在城市道路和高速公路等多种使用场景中已经开始得到实际应用。然而，无人驾驶汽车需要准确感知周围环境，以做出正确决策并执行相应操作，这是实现安全、高效行驶的关键。由于传统的无人驾驶汽车环境智能自感知方法不能实时对环境信息进行预估和补偿，使得无人驾驶汽车不能及时地感知并作出相应的决策，导致无人驾驶汽车容易发生碰撞的问题，无法实现无人驾驶汽车的安全行驶。提出基于Smith预估补偿算法的无人驾驶汽车环境智能感知方法，首先，采用Smith预估补偿算法设计基于Smith预估的传感器积分滑膜控制器，提高汽车传感器性能，完成无人驾驶汽车环境周围环境信息的采集；其次，通过改进经验模态分解法(EMD)分解传感器数据，通过数据重构实现数据滤波，提高数据质量；最后，在DSmT理论的基础上采用传感器数据建立无人驾驶汽车周围环境的栅格地图，通过识别各栅格单元状态实现无人驾驶汽车环境智能自感知。实验结果表明：所提方法可有效提高传感器性能，具有良好的数据滤波效果与较高的环境感知精度。
关键词：Smith预估补偿;;无人驾驶汽车;;EMD算法;;DSmT理论;;环境自感知
基金资助：北京警察学院2023年科研重点项目(2023KZD01);; 北京警察学院2020年科研重点项目(2020KZD05)
