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龙图腾网恭喜武汉智行者科技有限公司申请的专利一种基于DS证据理论的多传感器信息融合算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114648052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011508025.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于DS证据理论的多传感器信息融合算法是由张蓉;熊祺;张放;李晓飞;张德兆;王肖;霍舒豪设计研发完成，并于2020-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DS证据理论的多传感器信息融合算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DS证据理论的多传感器信息融合算法，所述算法是对不同传感器在不同的状态下进行相应的权值分配，然后利用DS证据理论所提供的证据组合方法，实现多个传感器的信息融合。本发明提出了一种基于DS证据理论的多传感器融合算法。具体的，该算法是对不同传感器在不同的状态下进行相应的权值分配，然后利用DS证据理论所提供的证据组合方法，实现多个传感器的信息融合，进而提高目标感知效果。更具体的是针对生命周期置信度管理、目标类别分类管理这两个感知融合任务，进行具体的信息融合，达到感知性能的提升。

本发明授权一种基于DS证据理论的多传感器信息融合算法在权利要求书中公布了：1.一种基于DS证据理论的多传感器信息融合方法，其特征在于，所述方法是对不同传感器在不同的状态下进行相应的权值分配，然后利用DS证据理论所提供的证据组合方法，实现多个传感器的信息融合，具体的是指基于DS证据理论的目标生命周期管理以及目标的类别管理这两个任务；所述方法包括：1基本概率分配和2组合规则，1基本概率分配：设Θ是一个识别框架，或称为假设空间，基本概率分配，简称BPA，在识别框架Θ上的BPA是一个2Θ-[0,1]的函数m，称为Mass函数，并满足： 且 其中，使得mA0的A称为焦元；2组合规则：DS证据理论合成规则也称为证据合成公式，其定义如下，对于Θ上的两个Mass函数m1，m2的Dempster合成规则为： 其中，K为归一化常数， 针对目标生命周期管理，包括如下：第一：新目标生成基于D-S证据理论的某一种Mass函数分配组合和新目标生成和虚拟目标消亡的指标；如果改变Mass函数的分配，或者新证据的评判指标，则相对应的新目标生成规则也将改变；第二：目标健康度评估对于已经建立好的目标进行健康度管理，利用跟踪目标滤波器的位置方差值，是否有量测值的更新进行置信度管理；具体如下：1若当前目标关联到了可靠的量测值，那么将该条件作为对目标置信度提升的一个证据，将该证据与该目标已有的置信度进行组合，得到新的置信度；2若当前该目标的滤波器方差偏大，那么把该条件作为对目标置信度降低的一个证据，采用较弱一些的置信度降低标准，并将该证据与目标最新的置信度进行组合；3若当前目标没有关联到量测值，那么相应采用较强的置信度降低标准对目标置信度进行组合，得到新的置信度；当组合完所有的证据之后，对所得到的目标置信度进行判断，删除置信度低的目标，在当前的Mass函数分配下，如果将删除目标的指标设置为mDelete0.9，则在相应的条件下删除满足条件的目标；4在实施过程中，需要根据目标消亡的规则进行Mass函数调整，或者添加更多的证据；针对目标类别分类管理，在融合多个传感器的目标类别检测信息的时候，需要对不同的传感器检测结果进行合理的置信度分配，k+1时刻的目标障碍物类别是由k时刻的目标类别，以及k+1时刻所有传感器的目标类别检测结果融合所得；Mass函数分配则是需要根据传感器的实际性能进行配置，障碍物类别融合之后，根据相应的门限值设置，输出概率最高的类别为最终的障碍物目标类别。

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