基于贝叶斯网络和多传感器的障碍物识别系统

针对无人车获得的障碍物信息的不确定性和不完整性以及贝叶斯分类器对不完整信息比较敏感等不足,选择了贝叶斯网络分类方案。该方案在构建贝叶斯网络模型时,将贝叶斯推理运用其中,提高了贝叶斯网络的识别率。该分类系统依托某研究所无人车项目,通过激光雷达和CCD传感器获取障碍物实时信息,为网络模型提供数据信息。