自动驾驶传感器比较：激光雷达（LiDAR） vs. 雷达（RADAR）
自动驾驶传感器比较：激光雷达（LiDAR） vs. 雷达（RADAR） 据麦姆斯咨询报道，2032年全球范围内自动驾驶汽车的产量将高达2310万辆，未来该市场的复合年增长率（CAGR）高达58%。届时，与自动驾驶汽车生产相关的市场营收将达到3000亿美元，而其中26%将来自激光雷达 ...
原文：自动驾驶多传感器融合现状
自动驾驶是高新科技产业发展和智能出行领域的优势行业，其中的各项技术发展迅速，取得了众多关键成就。其中感知和定位模块在自动驾驶系统中起着至关重要的作用，自动驾驶汽车必须首先明确自己在真实世界中的位置，明确车身周围的众多障碍物，包括动态障碍物和静态障碍物。其中动态障碍物包括行人 动物 车辆 其他非机动车等 静态障碍物包括路障 路标 护栏等，可在高精地图中予以标注，而且必须依赖地图更新的频率。而感知部 ...
2020-04-19 00:52 0 965 推荐指数：
相关推荐
无人驾驶传感器融合技术
无人驾驶传感器融合技术 1. 多传感器融合 多传感器融合要求： 1 ）硬件层面：数量要足够，也就是不同种类的传感器都要配备，才能够保证信息获取充分且有冗余； 2 ）软件层面：算法要足够优化，数据处理速度要够快，且容错性要好，才能保证最终决策的快速性和正确性。 🔷算法是多传感器融合的核心 ...
自动驾驶汽车传感器简介（激光雷达、毫米波雷达、摄像头）
本文作者Key,博客园主页：https://home.cnblogs.com/u/key1994/ 本内容为个人原创作品，转载请注明出处或联系：zhengzha16@163.com 无人驾驶系统的核心通常被分为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制 ...
多传感器融合（一）
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（三）
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 ...
多传感器融合（二）
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 ...
自动驾驶现状及级别、技术路线
特斯拉今年已经出过多起事故，都是在开启Autopilot（特斯拉的自动驾驶技术，实际上只是驾驶辅助）情况下汽车未能识别障碍物而发生的碰撞事件。严重有撞上大挂车司机当场死亡的，轻的也有不能识别马路牙子接连撞了12个桩子的，无一例外的是，在事故发生的时候司机的手是离开方向盘的。车主认为特斯拉应当负责 ...
Bayes理论与多传感器数据融合
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 ...