【自动驾驶】感知融合算法总结

2023/03/28更新。因为也在不断学习，所以图会更新，后续的学习也会先跟着这个进行。 1.按技术 2.按业务

这里说下自动驾驶中的多模态融合感知算法（数据级/特征级/目标级） 多模态传感器融合意味着信息互补、稳定和安全，长期以来都是自动驾驶感知的重要一环。然而信息利用的不充分、原始数据的噪声及各个传感器间的错...

1.概念 匹配算法，就是说当前帧的感知上游输入过来的量测值如何与前一帧的track匹配起来。首先我们需要计算track与量测值之间的距离，然后通过一定的分配算法来找到每个track的最佳匹配。

多传感器融合 相机内参 kalibr IMU内参 imuutils 相机+IMU外参 kalibr 雷达+相机外参 autoware 原理是选取不同时刻的激光雷达扫描点云以及对应最为接近的相机点云进行...

多模态融合是当前自动驾驶领域研究的焦点之一。不同的传感器信息之间存在着互补性和冗余性，能够满足自动驾驶系统对于实时性、精度和安全性的高要求。融合的传感器类型多样，包括IMU、GPS、Lidar、红外光...

1.跟踪管理算法 包含下面几个方面： （1）跟踪目标的创建、更新、消亡 （2）状态管理、时间寿命管理 2.解析 创建，就是说什么时候创建该目标，需要满足什么条件。 更新，一般是非新目标就会进行更新，这...

1.概念 运动模型，就是模拟运动过程中的静态、动态物体的运动关系。如果是匀速模型，那么通过计算每个时刻到前一个时刻的瞬时速度vtx=x/t，vty=y/t；如果是线性模型，基本上是速度、加速度，KF。...

多传感器融合技术通过结合不同传感器的优势，提高自动驾驶系统的准确性和鲁棒性。传统方法依赖规则和模型，而现代方法如基于深度学习的视觉和LiDAR融合，通过前融合或目标级融合，实现更高效的数据处理和更准确...

前言：本系列文章主要介绍自动驾驶中的感知算法，根据传感器类型，主要可分为相机、激光雷达、毫米波雷达等三大部分。基于感知任务，又可分为检测和分割两大部分。 1\.3D感知任务 （1）输入：单摄像头或多摄...

多传感器融合：自动驾驶（上）