论文《Sensor and Sensor Fusion Technology in Autonomous Vehicles: A Review》详细解析

本文主要是介绍论文《Sensor and Sensor Fusion Technology in Autonomous Vehicles: A Review》详细解析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

论文《Sensor and Sensor Fusion Technology in Autonomous Vehicles: A Review》详细解析

摘要

该论文对自动驾驶汽车中的传感器和传感器融合技术进行了全面回顾。它评估了各种传感器(如相机、LiDAR、雷达)的能力和技术性能,并讨论了多传感器校准的重要性和现有的开源校准包。论文还总结了主要的传感器融合方法和用于自动驾驶环境中的障碍物检测算法,并提出了未来研究方向。
在这里插入图片描述

介绍

自动驾驶技术迅速发展,多传感器集成对于车辆周围环境的感知至关重要。传感器校准是自动驾驶系统的基础,必须正确执行以确保传感器融合和障碍物检测的准确性。本文概述了三类主要的传感器校准方法,并回顾了现有的开源校准包及其与商用传感器的兼容性。此外,还总结了传感器融合的方法和算法,特别是在障碍物检测中的应用。

传感器技术
  1. 相机

    • 相机是最常用的感知技术之一,能够提供高分辨率的图像和视频,包含颜色和纹理信息。单目相机和双目相机(立体相机)常用于自动驾驶中。
    • 立体相机通过计算视差图生成深度图,模仿动物的深度感知。
    • 常见的相机还包括鱼眼相机,提供360度视野,但需要校正几何失真。
  2. LiDAR

    • LiDAR通过发射激光脉冲并测量其反射时间来生成周围环境的3D表示(点云)。
    • LiDAR传感器分为1D、2D和3D三种,3D LiDAR在自动驾驶中最为常用,能够提供高分辨率的点云数据。
    • 机械LiDAR和固态LiDAR是两种主要类型,前者使用旋转透镜实现360度扫描,后者则更可靠且成本较低。
  3. 雷达

    • 雷达通过发射电磁波并接收目标反射波来测量目标的距离和相对速度。
    • 雷达不受恶劣天气和光照条件的影响,但在分辨静止物体和金属物体方面存在挑战。
    • 自动驾驶中常用短程、中程和长程雷达,分别用于停车辅助、侧面/后侧碰撞避免和自适应巡航控制。
传感器校准和融合
  1. 校准

    • 内参校准:估计传感器的内部参数,如相机的焦距、失真参数等,以校正系统性误差。
    • 外参校准:估计传感器之间的相对位置和姿态,确保不同传感器的数据可以正确对齐。
    • 时间校准:确保不同传感器的数据在时间上同步。
  2. 传感器融合

    • 高级融合、低级融合和中级融合是三种主要的融合方法。
    • 高级融合:在决策层进行数据融合。
    • 低级融合:在传感器数据层进行直接融合。
    • 中级融合:在特征层进行融合,结合多种传感器的数据特征。

实验与结果

该论文回顾了现有的传感器技术和融合方法,并提出了在不同环境和条件下的传感器性能比较。文中还讨论了当前传感器融合面临的挑战,如数据同步、计算复杂性等,并提出了未来的研究方向。

结论

本文提供了对自动驾驶中传感器技术和传感器融合方法的全面回顾,强调了传感器校准的重要性,并提出了未来研究的潜在方向。这些研究对于提升自动驾驶系统的安全性和可靠性具有重要意义。

这篇关于论文《Sensor and Sensor Fusion Technology in Autonomous Vehicles: A Review》详细解析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1013594

相关文章

网页解析 lxml 库--实战

lxml库使用流程 lxml 是 Python 的第三方解析库,完全使用 Python 语言编写,它对 XPath表达式提供了良好的支 持,因此能够了高效地解析 HTML/XML 文档。本节讲解如何通过 lxml 库解析 HTML 文档。 pip install lxml lxm| 库提供了一个 etree 模块,该模块专门用来解析 HTML/XML 文档,下面来介绍一下 lxml 库

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象

AI hospital 论文Idea

一、Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: A Dataset and a Novel System论文地址含代码 大多数现有模型和工具主要迎合以患者为中心的服务。这项工作深入探讨了LLMs在提高医疗专业人员的沟通能力。目标是构建一个模拟实践环境,人类医生(即医学学习者)可以在其中与患者代理进行医学

论文翻译:arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述 文章目录 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述摘要1 引言 摘要 大规模语言模型(LLMs),如GPT-4、Claude-3和Gemini的快

OWASP十大安全漏洞解析

OWASP(开放式Web应用程序安全项目)发布的“十大安全漏洞”列表是Web应用程序安全领域的权威指南,它总结了Web应用程序中最常见、最危险的安全隐患。以下是对OWASP十大安全漏洞的详细解析: 1. 注入漏洞(Injection) 描述:攻击者通过在应用程序的输入数据中插入恶意代码,从而控制应用程序的行为。常见的注入类型包括SQL注入、OS命令注入、LDAP注入等。 影响:可能导致数据泄

从状态管理到性能优化:全面解析 Android Compose

文章目录 引言一、Android Compose基本概念1.1 什么是Android Compose?1.2 Compose的优势1.3 如何在项目中使用Compose 二、Compose中的状态管理2.1 状态管理的重要性2.2 Compose中的状态和数据流2.3 使用State和MutableState处理状态2.4 通过ViewModel进行状态管理 三、Compose中的列表和滚动

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear

Spring 源码解读:自定义实现Bean定义的注册与解析

引言 在Spring框架中,Bean的注册与解析是整个依赖注入流程的核心步骤。通过Bean定义,Spring容器知道如何创建、配置和管理每个Bean实例。本篇文章将通过实现一个简化版的Bean定义注册与解析机制,帮助你理解Spring框架背后的设计逻辑。我们还将对比Spring中的BeanDefinition和BeanDefinitionRegistry,以全面掌握Bean注册和解析的核心原理。

CSP 2023 提高级第一轮 CSP-S 2023初试题 完善程序第二题解析 未完

一、题目阅读 (最大值之和)给定整数序列 a0,⋯,an−1,求该序列所有非空连续子序列的最大值之和。上述参数满足 1≤n≤105 和 1≤ai≤108。 一个序列的非空连续子序列可以用两个下标 ll 和 rr(其中0≤l≤r<n0≤l≤r<n)表示,对应的序列为 al,al+1,⋯,ar​。两个非空连续子序列不同,当且仅当下标不同。 例如,当原序列为 [1,2,1,2] 时,要计算子序列 [

沁恒CH32在MounRiver Studio上环境配置以及使用详细教程

目录 1.  RISC-V简介 2.  CPU架构现状 3.  MounRiver Studio软件下载 4.  MounRiver Studio软件安装 5.  MounRiver Studio软件介绍 6.  创建工程 7.  编译代码 1.  RISC-V简介         RISC就是精简指令集计算机(Reduced Instruction SetCom