专家介绍：
殷国栋 教授、江苏省汽车工程学会副理事长、江苏新能源汽车产业 创新联盟秘书长、江苏省科协“首席专家”、主持国家重点研发计 划项目、国家自然科学基金等国家级项目近 10 项。
项目介绍：
核心是多传感器融合的环境感知、数据处理和内核算法。搭 建了红外成像、彩色可见光成像、多线激光雷达成像等技术组成 的车载超模态光学传感，探索其在目标检测与识别（包括位置、 尺寸、轮廓信息的获取）过程中的应用。各种传感器有各自的优 缺点和使用范围，在联合使用之前要进行联合标定，做到同时间、 同空间、同频率。1.基于扩展卡尔曼滤波算法，设计车道线跟踪 系统。针对图像信号容易受到环境信息干扰的问题，提出随机采 样一致性算法，祛除干扰噪声，实现车道线实时检测和可行驶区 域的识别；2. 多目标交通场景的准确识别和定位，针对无人驾驶 汽车环境对象复杂的问题，采用深度学习与机器视觉相结合的方 法，实现对多目标交通场景的准确识别和定位。采用卷机神经网 络的学习训练框架，减少训练参数，提高训练速度，实现无人驾 驶车的在线学习能力；3. 实现全局即时定位与地图构建（SLAM）， 使用多线激光雷达，采用信息滤波算法记录和处理雷达传来的点 云信号，再利用图优化技术降低建图和定位的误差，实现全局即 时定位与地图构建（SLAM）；4. 超模态低辨识度目标识别，构建 超模态低辨识度目标同步拍摄系统，解决了由于彩色相机和热成 像相机的传感器曝光方式、触发机制差异造成的同步困难。解决 了超模态图像对中模态间配准问题；5. 组合导航技术，包括 GNS/INSS 组合导航系统、GPS/雷达组合导航系统、摄像头/雷达 组合导航系统；6. 红外感知技术，提出一种基于热成像图像和 DENSEN-YOLO 网络的行人、车辆检测和姿态识别算法。
多传感器融合的环境感知技术样机已经完成，该技术整合了 智能驾驶所需的大部传感器件，可以直接安装在整车上用于环境 感知测试和智能驾驶测试，无需额外布线和安装其他传感器。 现需求联合申报省级工程研发中心，引荐相关整车上下游企 业在区内合作生产，介绍产业基金投资孵化，介绍与大型整车供应商厂家合作，本专业大学生鼓励就业落户政策等。需政府提供 办公场地及研发经费支持（亦可与园区成熟企业已有测试平台融 合）政府部门需批准配套开放式测试路段。
