一种多模式目标探测系统的制作方法

本实用新型属于人工智能及自动驾驶技术领域，具体涉及一种多模式目标探测系统。

背景技术：

对于人工智能和汽车自动驾驶系统，传感器和环境感知技术的重要性日渐增强。目前，在人工智能和汽车自动驾驶上广泛采用的传感器技术分为以下几种：

（1）TOF测距图像传感器，主要包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达。通过发射波长各异的光波或声波，然后采集发射波的回波信号获取目标的距离、角度、反射强度、速度等信息，生成目标多维度图像。在雨雪黑夜等复杂天气环境下，识别效果衰减较小，受光线条件影响较小，但是无法感知行人或目标物的物体状态。

（2）可见光、近红外摄像头，车载摄像头是实现众多预警、识别类ADAS功能的基础，能够识别长宽高和颜色等物体的基本状态属性，但是受限于环境、光照、天气的影响较大，尤其在黑夜、全逆光、大雾、雨雪天气环境下，摄像头的功能发挥会受到很大限制。

（3）远红外图像传感器，采用远红外线光波，可用于被探测目标物间自然散发的热量差异，并将热量数据转换为图像。在黑夜、大雾、雨雪天气环境下，比较容易辨识目标，但是无法测距。

综上可知，不同类型的传感器具有不同的优点和弱点。传统的驾驶系统中采用大量的独立信息采集传感器，相互之间独立工作，各个传感系统采用多个处理器进行计算汇总，功耗大、效率低，且数据不同步，采集的信息复杂而散乱甚至相冲突，降低了信息采集的可靠性，无法让驾驶系统按某种方式排序优先级及时做出判断；各传感器系统之间无法实现物理特性互补，造成资源浪费。

技术实现要素：

本实用新型的目的是提供一种多模式目标探测系统，基于多个传感器采集信号后进行数据融合，对外部环境进行二维或三维空间重构，提高了感知外部环境的准确性、全面性和及时性。

为了实现上述目的，本实用新型采用的技术方案为：

一种多模式目标探测系统，包括传感器组件，用于实时采集外部环境的原始信号；预处理模块，用于对采集的原始信号进行处理，获得数字信号；数据分析模块，基于预先设置的算法对数字信号进行识别，提取特征值；信息融合模块，用于对数字信号特征值进行匹配和融合处理，形成实时二维或三维外部环境图像，所述预处理模块、数据分析模块和信息融合模块相互之间通过立体 IC 电路互联结构组态起来。

进一步地，多模式目标探测系统还包括存储模块，与信息融合模块连接，用于存储实时生成的二维或三维外部环境图像。

进一步地，多模式目标探测系统还包括输出模组，与信息融合模块连接，用于输出生成的二维或三维外部环境图像。

优选地，预处理模块包括读出电路和模拟数字转换电路，读出电路用于读取传感器组件采集的原始信号，并对信号放大和噪声滤除，包括前置放大器、低通滤波器和相关双取样电路；模拟数字转换电路用于将读出电路的模拟信号转换成数字信号，并将数字信号传输给数据分析模块。

进一步地，输出模组包括人机接口、通讯模块和视频输出接口。

进一步地，传感器组件包括相控阵雷达、激光雷达、可见光传感器、近红外传感器和远红外传感器。

与现有技术相比，本实用新型的有益效果：

（1）本实用新型通过设置多个不同波段范围内的传感器实时采集外部环境信息进行融合，充分利用数据，对外部环境进行二维或三维空间重构，提高了感知外部环境的准确性、全面性和及时性；同时降低了系统功耗和成本；

（2）每种传感器对外部环境的位置感知不同，通过本实用新型将多个传感器采集的数据融合后，数据间形成互补，增加了数据的真实性和可靠性，能够在更加复杂的环境下，更加准确的识别环境目标，提高了环境探测的稳定性和适应性；

（3）本实用新型可广泛应用于环境探测所涉及的多个领域和场景，如汽车自动驾驶、飞机和船舶行驶、个人交通工具、智能机器人和智能安防监控等领域。

附图说明

图1是本实用新型系统的原理结构图；

图2是本实用新型的读出电路图。

具体实施方式

下面结合图1和图2对本实用新型的实施方式和具体的操作过程作详细说明，但本实用新型的保护范围不限于下述的实施例。

本实用新型公开一种多模式目标探测系统，参见图1，包括传感器组件、预处理模块、数据分析模块和信息融合模块，预处理模块、数据分析模块和信息融合模块相互之间通过立体 IC 电路互联结构组态起来，可以与应用载体上的控制器连接。

具体地，传感器组件包括但不限于相控阵雷达、激光雷达、可见光传感器、近红外传感器和远红外传感器，用于实时采集外部环境的原始信号，覆盖光谱范围从波长380nm到10mm，从可将光、近红外、远红外到微波，以克服每个种类传感器在探测光谱范围上的不足。传感器组件中的每个种类传感器合理布置在应用载体上，以减小探测盲区和保证采集的原始信号全面、完整。

在本实用新型中，预处理模块用于对采集的原始信号进行处理，获得数字信号，具体地，包括读出电路和模拟数字转换电路；读出电路用于读取传感器组件采集的原始信号，并对信号放大和噪声滤除，包括前置放大器、低通滤波器和相关双取样电路，参见图2；模拟数字转换电路用于将读出电路的模拟信号转换成数字信号，然后将数字信号传输给数据分析模块。数据分析模块基于预先设置的算法对数字信号进行识别，提取不同类型传感器的数字信号特征值，预先设置的算法可以通过事先采集各种环境下的不同信号，对这些信号进行分析测试，得到最优的统计知识规则并进行深度学习而得。信息融合模块用于对数字信号特征值进行匹配和融合处理，形成载有多重属性的实时二维或三维外部环境图像。因为每种传感器对外部环境的位置感知不同，通过本实用新型将多个传感器采集的数据融合后，数据间形成互补，增加了数据的真实性和可靠性，能够在更加复杂的环境下，更加准确的识别环境目标，有利于提高环境探测的稳定性和适应性。本实用新型通过设置多个不同波段范围内的传感器实时采集外部环境信息进行融合，充分利用数据，对外部环境进行二维或三维空间重构，提高了感知外部环境的准确性、全面性和及时性；同时降低系统功耗和成本。

在实际运用时，多模式目标探测系统还包括存储模块，与信息融合模块连接，用于存储实时生成的二维或三维外部环境图像。

进一步地，多模式目标探测系统还包括输出模组，与信息融合模块连接，用于输出生成的二维或三维外部环境图像。在本实用新型中，输出模组包括但不限于人机接口、通讯模块和视频输出接口，在此不做具体限定。

本实用新型系统可广泛应用于环境探测所涉及的多个领域和场景，如汽车自动驾驶、飞机和船舶行驶、个人交通工具、智能机器人和智能安防监控等领域，相应地，传感器组件则安装在对应的应用载体上，如汽车、飞机、机器人等，以获取同一环境下不同的传感信号进行融合。

以上所述仅为本实用新型的较佳实施例而已，并不用以限制本实用新型，凡在本实用新型的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等均应包含在本实用新型的保护范围之内。