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學(xué)習(xí)課程的傳送門(mén)如下，當(dāng)您也準(zhǔn)備學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛時(shí)，可以和我一同前往：

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文章目錄

前言

感知融合

卡爾曼濾波

融合策略

實(shí)例

Tips

總結(jié)

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前言

??????? 見(jiàn)《自動(dòng)駕駛學(xué)習(xí)筆記（一）——Apollo平臺(tái)》

????????見(jiàn)《自動(dòng)駕駛學(xué)習(xí)筆記（二）——Apollo入門(mén)》

? ????? 見(jiàn)《自動(dòng)駕駛學(xué)習(xí)筆記（三）——場(chǎng)景設(shè)計(jì)》

????????見(jiàn)《自動(dòng)駕駛學(xué)習(xí)筆記（四）——變道繞行仿真》

????????見(jiàn)《自動(dòng)駕駛學(xué)習(xí)筆記（五）——繞行距離調(diào)試》

????????見(jiàn)《自動(dòng)駕駛學(xué)習(xí)筆記（六）——Apollo安裝》

感知融合

????????感知融合利用各個(gè)傳感器相輔相成，可以提高感知性能，減少跟蹤誤差，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果更加確信。

卡爾曼濾波

????????感知融合的一個(gè)基本算法是卡爾曼濾波，即模型預(yù)測(cè)和測(cè)量更新的無(wú)限循環(huán)，如下圖所示：

融合策略

????????1、同步融合：同時(shí)更新來(lái)自不同傳感器的測(cè)量結(jié)果。

????????2、異步融合：逐個(gè)更新傳感器的測(cè)量結(jié)果。

實(shí)例

????????Lidar和Radar兩種傳感器檢測(cè)到的目標(biāo)位置數(shù)據(jù)，如下圖所示：

Tips

????????Apollo的車(chē)道和目標(biāo)感知框架：

總結(jié)

????????以上就是本人在學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛時(shí)，對(duì)所學(xué)課程的一些梳理和總結(jié)。后續(xù)還會(huì)分享另更多自動(dòng)駕駛相關(guān)知識(shí)，歡迎評(píng)論區(qū)留言、點(diǎn)贊、收藏和關(guān)注，這些鼓勵(lì)和支持都將成文本人持續(xù)分享的動(dòng)力。

????????另外，如果有同在小伙伴，也正在學(xué)習(xí)或打算學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛時(shí)，可以和我一同抱團(tuán)學(xué)習(xí)，交流技術(shù)。

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