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无人驾驶汽车环境感知技术的详细资料说明

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:3.36 MB | 2020-07-07

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针对不同的传感器,采用的感知算法会有所区别,跟传感器感知环境的机理是有关系的。每一种传感器感知环境的能力和受环境的影响也各不相同。比如摄像头在物体识别方面有优势,但是距离信息比较欠缺,基于它的识别算法受天气、光线影响也非常明显。激光扫描仪及毫米波雷达,能精确测得物体的距离,但是在识别物体方面远弱于摄像头。同一种传感器因其规格参数不样,也会呈现不同的特性。长距离毫米波雷达探测距离长达200米,角度范围较小(±10度),而中距离雷达探测距离为60米,角度范围较大(±45度)。为了发挥各自传感器的优势,弥补它们的不足,传感器信息融合是未来的趋势。事实上,已经有零部件供应商做过此事比如德尔福开发的摄像头与毫米波雷达组合感知模块已应用到量产车上。

传感器探测环境信息,只是将探测的物理量进行了有序排列与存储。此时计算机并不知道这些数据映射到真实环境中是什么物理含义。因此需要通过适当的算法从探测得到的数据中挖掘出我们关注的数据并赋予物理含义从而达到感知环境的目的。比如我们在驾驶车辆时眼睛看前方,可以从环境中分辨出我们当前行驶的车道线。若要让机器获取车道线信息需要摄像头获取环境影像,影像本身并不具备映射到真实环境中的物理含义,此时需要通过算法从该影像中找到能映射到真实车道线的影像部分,赋予其车道线含义当然算法在计算机中响应速度要足够快,这样才有时效意义。

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