从实验室走向重大应用，浙工大这个团队为工程车装上“智慧眼睛”！

实验室里做出来的基础算法为工程车装上了“智慧眼睛”，还获得了上市公司千万横向科技项目资助，这是从基础研究走向重大应用又一成功案例。

工程车转弯半径大、盲区多，

交通事故致死率高

工程车体型大、转弯半径大、盲区多，我国公安部交管局2020年统计显示，工程车交通事故致死率48%，在所有车辆中占比最高。工程车右转弯停车再起步也被杭州市交管列入工程车行车规范条例。

给工程车安装摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯性传感器、卫星定位等“感知器官”，通过多源异构传感器信息融合提升其感知和决策能力，可实现工程车从被动安全到主动安全的转变。

基于多传感器信息融合的工程车主动安全

随着5G和其他车载移动通信技术的发展，目前已可通过车车协同和车路协同来进行群体协作以实现超视距感知。但也产生了更具挑战的技术问题：如车联网传输的信号衰落、电磁干扰导致的测量不确定性、多传感器信息时空标定更为复杂等。

基于车联网的群智感知主动安全

（车-车协同和车-路协同）

针对上述问题，tyc1286太阳集团信息工程学院张文安教授团队对工程车主动安全中的多源信息融合技术展开技术攻关，自主研发了多款定位算法库和低成本高精度定位模组。

替代美国高通算法库

百米定位误差稳定在1%以内

团队瞄准北斗卫星信号与惯性传感器的组合定位模组，自主研发了定位算法库和定位模组，替代了美国高通的算法库，实现了算法和软硬件模组的自主可控。

卫星信号/惯性传感器

组合定位模组与测试车台

针对传感器测量信息出现干扰、丢失、信号衰落等测量不确定性问题，团队设计了结合模型与数据学习的自适应滤波器、基于强跟踪自适应因子的自适应滤波器以及测量渐进迭代的鲁棒滤波器等多种定位算法。基于相关算法，团队实现了卫星信号与惯性传感器的松组合定位。研究成果发表在《IEEE Transactions on Aerospace and Electronics Systems》、《IEEE Transactions on Automatic Control》等领域顶尖期刊上。

卫星信号/惯性传感器组合定位模组道路

实车测试场景与结果

团队研发的基于低成本传感器的定位模组，已在杭州多条公路完成了实车道路测试，实现了亚米级定位精度，即定位精度可以精确到分米。团队还自主研发了路网地图辅助的视觉定位模组，包括视觉定位算法、视觉和惯性传感器组合定位算法、路网地图辅助定位修正算法以及相关定位模组，百米定位误差持续稳定在1%之内。

“视觉和惯性传感器的定位误差会随着时间不断累积，通过路网地图可以修正这些累积误差，我们的目标是把车辆持续行驶100米定位误差控制在1米以内。同时，这些算法和程序只占主机30%的计算资源，嵌入式神经网络处理器（NPU）占有率也小于0.4T，利于实际推广应用。”张文安解释道。

为提高视觉定位精度，团队发明了三项技术：一是深度信息补全技术，该技术使视觉传感器与目标之间的深度信息更加稠密、丰富，有利于提高定位精度，相关算法已提交至公开数据集KITTI，最新国际排名40位左右；二是设计了一种先验惯性传感器测量辅助的单目视觉里程计，提出了一种融合几何方法和深度学习模型的视觉里程计新框架；三是设计了面向动态场景的视觉惯性里程计，这也是当前视觉定位导航领域的一个新赛道。

相关算法已在自主设计的低速无人车和校园环境下通过测试，研究成果发表在仪器与测量领域的顶尖期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》上。

视觉定位测试无人车与校园测试环境

从实验室走向重大应用

获上市公司千万横向科技项目支持

杭州鸿泉物联网技术股份有限公司是国内较早从事辅助驾驶研究的企业之一，已有1000余家合作客户，业务范围遍布全球10余个国家，并在2019年登陆科创板（股票代码：688288）。

企业了解到张文安教授团队的这些实验室成果后，发现双方的研究方向和应用场景高度契合。经过后续技术对接，双方于2021年8月成立了“浙工大-鸿泉物联车联网技术联合研究中心”，签署了合同金额1000万的重大横向项目“工程车智能网联化的关键技术研发与应用”，双方将围绕工程车主动安全中的多源信息融合技术开展持续深入的研究，以期形成自主可控的低成本高精度定位模组并产品化。

签约仪式

此外，双方还共建了研究生实践基地，共同培养自动驾驶领域的高层次人才，共建本科生和研究生课程，指导、资助本科生智能车竞赛，形成了产学研全方位合作体系。