多传感器融合(一) 一.概述 “传感器融合技术”号称自动驾驶中的核心技术。 传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础,在实现自动驾驶的各个阶段都必不可少。 自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的相互配合。摄像头、雷达等传感器获取图像、距离、速度等信息,扮演眼睛、耳朵的角色 ...
导读 高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块。其中,云上定位主要解决Wifi指纹库 AGPS定位 轨迹挖掘和聚类等问题 端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题。近年来,随着定位业务的发展,用户对在城市峡谷 高楼 高架等 的定位精度提出了更高的要求。 特别是车机端定位,由于定位设备安装在车上,一方面,它可以搭载更丰富的定位传感器来解决特殊场景的问题,另一方面,各个传感器之间相互固连,有利于高 ...
2019-08-20 10:54 0 3349 推荐指数:
多传感器融合(一) 一.概述 “传感器融合技术”号称自动驾驶中的核心技术。 传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础,在实现自动驾驶的各个阶段都必不可少。 自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的相互配合。摄像头、雷达等传感器获取图像、距离、速度等信息,扮演眼睛、耳朵的角色 ...
多传感器融合(二) 七.摄像头 摄像头:智能驾驶之慧眼 车载摄像头是实现众多预警、识别类 ADAS 功能的基础。在众多 ADAS 功能中,视觉影像处理系统较为基础,对于驾驶者也更为直观,而摄像头又是视觉影像处理系统的基础, 因此车载摄像头对于自动驾驶必不可少。 摄像头可实现的 ADAS ...
多传感器融合(三) 十三.前融合与后融合 多传感器融合技术中的前融合、后融合 后融合算法典型结构 后融合算法: 1、每个传感器各自独立处理生成的目标数据。 2、每个传感器都有自己独立的感知,比如激光雷达有激光雷达的感知,摄像头有摄像头的感知,毫米波雷达也会做出自己的感知 ...
近两年来,车联网、自动驾驶、无人驾驶、汽车智能化、网联化等成为了汽车行业的热点话题,未来汽车一定是朝着安全、可靠及舒适的方向发展。而这一切背后的发展都离不开传感器的作用,今天我们就来聊聊用途越来越广的惯性传感器——IMU。 一、惯性传感器(IMU)简介 IMU全称 ...
【原创文章】转载请注明来源:https://www.cnblogs.com/qiushanju/p/11947472.html LiDAR是自动驾驶领域的重要传感器,LiDAR与IMU的外参是LiDAR局部坐标系与世界坐标系之间转换的桥梁,是数据使用的关键参数。LiDAR--IMU外参标定有以下 ...
传感器基于航迹推算的方法进行定位,后来进一步发展到通过各种外部传感器对环境特征进行观测从而计算出移动机 ...
,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作。本章节涉及到的传感器有激光雷达、IMU、轮式里程计、麦克风、音响、摄 ...
1. 背景介绍 多传感器数据融合是一种处理多源异构信源信息的方法,而Bayes理论是一种概率推理方法。 为了更好地讨论多传感器数据融合方法在具体问题中的应用,我们这里引入“单信源二元信号统计检测问题”作为问题场景,目的是更好地阐述多传感器数据融合技术是如何解决传统算法在面对多个信源时的挑战 ...