自动驾驶感知融合（自动驾驶感知决策控制）

本篇文章给大家谈谈自动驾驶感知融合，以及自动驾驶感知决策控制对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、L4自动驾驶中感知系统遇到的挑战及解决方案
• 2、自动驾驶多传感器融合概况
• 3、汽车是如何实现自动驾驶的?

L4自动驾驶中感知系统遇到的挑战及解决方案

人类司机可以很容易超过洒水车，但是对于感知系统来说，需要花很多的时间去处理和识别这类场景和车辆，最后让自动驾驶车辆在遇到类似场景获得更好的体感。

自动驾驶所用的感知技术在很大程度上仍受天气影响，难以保证雨雪天气和复杂光线环境下的可靠性，所以，现阶段国外道路测试都集中在阳光充足的地区。

该等级自动驾驶开启情况下，驾驶员仍需要时刻观察行驶情况，主动对汽车进行制动、 加速或转向，以确保行驶安全。LKA、APA、ACC、AEB都是常见的L2级自动驾驶功能。

自动驾驶多传感器融合概况

1、感器融合是将来自多个雷达，激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确，因为它可以平衡不同传感器的强度。车辆系统然后可以使用通过传感器融合提供的信息来支持更智能的动作。

2、在车联网主导之下，必然会需要大量的传感器，这些传感器将互相配合，与汽车本体组成一个完整的自动驾驶系统。因此，传感器的发展前景几乎可以用一片坦途来形容。

3、数据级融合。针对传感器***集的数据，依赖于传感器类型，进行同类数据的融合。 数据级的融合要处理的数据都是在相同类别的传感器下***集，所以数据融合不能处理异构 数据。（2）特征级融合。

4、IACC是L2级别的自动驾驶，通过***用多传感器融合技术，融合毫米波雷达、多功能摄像头等来感知当前行驶道路的环境，通过动力、制动、转向控制车辆自动加减速及转向，让车辆保持在车道中或跟随前方目标车轨迹自动行驶。

5、自动驾驶汽车的内部传感器用于感知车辆自身的状态。其中，惯性测量单元（IMU）是一个综合了加速度计和陀螺仪的传感器，可以测量车辆在三个轴向上的加速度和角速度，从而计算出车辆的姿态和位置变化。

6、集中式：集中式将各传感器获得的原始数据直接送至中央处理器进行融合处理，可以实现实时融合。其数据处理的精度高，算法灵活，缺点是对处理器的要求高，可靠性较低，数据量大，故难于实现。

汽车是如何实现自动驾驶的?

【太平洋汽车网】自动驾驶的原理其实就是让电脑来通过各种摄像头传感器，根据前方的障碍物，然后进行调整。可以实现加速减速，也都是根据路况来确定。

所以自动驾驶汽车必须有算力非常强大的计算机，用以运算“真实3D世界”的道路情况；然而以目前的技术水平还无法实现零漏洞的超大数据流运算，即使有也无法控制成本到匹配普通代步汽车，所以目前没有严格意义上的真正无人驾驶汽车。

自动驾驶需要依靠很多传感器和电脑来实现，自动驾驶技术是很复杂的技术。大部分带有自动驾驶的汽车都是l2级别的自动驾驶，l2自动驾驶是指部分自动驾驶。

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