自动驾驶应用

传感器融合

传感器融合是自动驾驶未来发展的基础。尤其是毫米波雷达与摄像头的融合,使得目标检测的精度及信度大幅提高,同时也降低了误警率。从而使fcw(前向碰撞预警)、aeb(自动紧急制动)、acc(自适应巡航)等adas系统功能的实用性大为提高。

在自动驾驶级别从l1向更高级别的演化过程中,多个传感器之间的相互配合和融合,有助于确保系统性能稳定和功能安全。不同的传感器有不同的优缺点。目前,还没有一种传感器可以适用于任何使用环境,因此只有通过传感器的融合,才能在功能的“鲁棒性”或是功能的多样性方面做到最好。

传感器融合按不同策略主要分为:基于图像数据级(基于摄像头为主传感器对毫米波雷达进行滤波)、目标特征级(以毫米波雷达为主传感器对摄像头和雷达的目标输出做融合)、决策级(采用vs算法对比做决策)。

 

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