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前言
感知融合
卡尔曼滤波
融合策略
实例
Tips
总结 前言 见《自动驾驶学习笔记一——Apollo平台》 见《自动驾驶学习笔记二——Apollo入门》 见《自动驾驶学习笔记三——场景设计》 见《自动驾驶学习笔记四——变道绕行仿真》 见《自动驾驶学习笔记五——绕行距离调试》 见《自动驾驶学习笔记六——Apollo安装》 感知融合 感知融合利用各个传感器相辅相成可以提高感知性能减少跟踪误差对预测结果更加确信。 卡尔曼滤波 感知融合的一个基本算法是卡尔曼滤波即模型预测和测量更新的无限循环如下图所示 融合策略 1、同步融合同时更新来自不同传感器的测量结果。 2、异步融合逐个更新传感器的测量结果。 实例 Lidar和Radar两种传感器检测到的目标位置数据如下图所示 Tips Apollo的车道和目标感知框架 总结 以上就是本人在学习自动驾驶时对所学课程的一些梳理和总结。后续还会分享另更多自动驾驶相关知识欢迎评论区留言、点赞、收藏和关注这些鼓励和支持都将成文本人持续分享的动力。 另外如果有同在小伙伴也正在学习或打算学习自动驾驶时可以和我一同抱团学习交流技术。 版权声明原创文章转载和引用请注明出处和链接侵权必究 文中部分图片来源自网络若有侵权联系立删。
