上篇文章我们一起研究了自动驾驶涉及到的SLAM自主建图技术，相信你对自动驾驶的了解更进了一步，这次，我们继续来探索自动驾驶涉及到的另一个技术——多传感器融合技术（微缩智能车配有多种传感器，彼此融合形成智能车的稳定运行）。 多传感器数据融合技术形成于上世纪80年代，目前已成为研究的热点。它不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次
转载
2024-01-31 12:18:53
56阅读
1：雷达Radar① 大陆ARS408 参数：② livox mid40 参数：mid-40的连接使用测试2：传统方法融合算法如apollohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/338521123：深度学习融合算法如： CenterFusionhttps://arxiv.org/pdf/2011.04841.pdf难点： 为了实现这一点，一种简单的方法是将每个雷达探测点映射到图
转载
2024-01-27 23:15:54
212阅读
作者 | 晓畅Auto 编辑 | 汽车人上一节介绍了自动驾驶中的感知模块，很明显可以看出每种传感器都有自己的优势及劣势。俗话说“单丝不成线，独木不成林”。面对如此复杂的自动驾驶系统，最好的办法自然是博采众长，多传感器融合咯。1.False Positive & False Negative这是做多传感器融合之前必须了解的一个概念。统计学上
转载
2024-04-09 22:19:15
25阅读
一、概念多传感器信息融合技术就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。二、体系架构**1.**根据数据处理方法的不同，信息融合系统的体系结构有三种：分布式、
转载
2024-01-17 10:13:59
172阅读
一．概述多传感器融合（Multi-sensor Fusion, MSF）是利用计算机技术，将来自多传感器或多源的信息和数据以一定的准则进行自动分析和综合，以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程。多传感器融合基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的
转载
2024-05-16 07:51:38
244阅读
目录第一章 多传感器信息融合概述1.2 多传感器信息融合的基本原理1.2.1 信息融合的基本原理1.2.2 信息融合的级别检测级融合位置级融合目标识别级融合1.数据级融合2.特征级融合3.决策级1.4多传感器信息融合技术研究的历史与现状第二章 状态估计（动态参数估计）基础2.1 引言2.2 线性系统估计——卡尔曼滤波2.2.3 稳态卡尔曼滤波SSKF2.3 运动模型的稳态滤波器（α-β，α-β-γ
自动驾驶正成为影响未来行业的关键技术，传感器是自动驾驶系统中感知外部世界的关键，其协作性能直接决定自动驾驶车辆的安全性。本文主要讨论了近年来自动驾驶中多传感器融合的不同策略。分析了常规传感器的性能和多传感器融合的必要性，包括radar、激光雷达、摄像机、超声波、GPS、IMU和V2X。根据最近研究中的差异，将融合策略分为四类，并指出了一些不足之处。传感器融合主要应用于多目标跟踪和环境重建，论文讨论
作者 | 流川峰 编辑 | 深蓝前沿概述分享一篇多传感融合定位的工作：R3live++。这是继R3live后的第二个版本。这项工作提出的激光雷达视觉惯性融合框架实现了鲁棒和准确的状态估计，同时实时重建光度地图。系统由激光雷达惯性里程计 (LIO) 和视觉惯性里程计 (VIO) 组成，两者都是实时运行的。LIO子系统利用来自激光雷达的测量值来重建几何结构，而VIO子系统同时从输入
转载
2024-10-13 17:33:10
128阅读
多传感器融合搭建记录1-Tag3.0一 安装Terminator二 vscode创建功能包三 ROS相关基础1.添加源文件2.添加launch文件3.ROS话题通讯四 添加代码1. 发布者publishera.点云发布类CloudPublisher:b.里程计发布类OdometryPublisher:c.如何发布2. 订阅者subscribera.gnss订阅者b.cloud订阅者c.imu订阅
文章目录1. 引言2. 多传感器标定2.1 标定场地2.2 相机到相机2.2 相机到多线激光雷达标定2.3 相机到毫米波雷达标定2.4 相机到IMU标定2.5 论文总结3. 数据层融合3.1 融合的传统方法3.2 深度学习方法4. 任务层融合4.1 传统之障碍物检测跟踪4.2 传统之多传感器定位4.3 深度学习之障碍物检测跟踪4.4 深度学习之定位 1. 引言自动驾驶感知和定位中传感器融
目前数据融合系统特点：采用的传感器类型，一般以雷达，电子情报（ELINT）接收机，电子支援测量（ESM）系统，红外，激光和可见光，声音传感器等。采用的融合算法，数据关联，多目标跟踪，身份估计和基于知识系统。采用的系统按融合级别分，状态和身份估计，态势评估和威胁评估。1.1 雷达信号处理流程雷达信号处理和目标检测雷达中频信号–相干波检测/包络检测–动目标显示/自适应动目标显示/动目标检测/脉冲压缩/
转载
2024-01-30 03:03:01
162阅读
多传感器数据融合技术概述多源数据融合的优点多源数据融合也存在缺点多源数据融合的应用常见的多传感器信息融合方法每个方法的优缺点和适用场景，具体方法的选择应根据实际情况进行评估 概述多传感器数据融合技术形成于上世纪80年代，目前已成为研究的热点。它不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。把分布在不同位置的多个同类或不同类传
转载
2023-12-18 21:03:17
378阅读
ERP通过全面的数据采集、标准化的数据管理、系统化的数据整合，协同化的数据传递，让决策层在能够用很低的成本，掌握全面的多层次的信息，既有加工后的决策层报表，也有一线详细的操作数据，从而让结构扁平化成为可能。同时，无论你在哪里，你所需要的信息都可以及时通过邮件、手机APP传递给您。现在，一切您都可以全面掌控，对于企业的控制力也就不言而喻了。 一、ERP是如何为您提供决策信息
多传感器融合（二） 七．摄像头 摄像头：智能驾驶之慧眼 车载摄像头是实现众多预警、识别类 ADAS 功能的基础。在众多 ADAS 功能中，视觉影像处理系统较为基础，对于驾驶者也更为直观，而摄像头又是视觉影像处理系统的基础， 因此车载摄像头对于自动驾驶必不可少。 摄像头可实现的 ADAS 功能 以上众
转载
2020-05-26 08:02:00
634阅读
2评论
前言多传感器融合（Multi-sensor Fusion, MSF）是利用计算机技术，将来自多传感器或多源的信息和数据以一定的准则进行自动分析和综合，以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程。和人的感知相似，不同的传感器拥有其他传感器不可替代的作用，当各种传感器进行多层次，多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。具体来讲，多传感器数据融合处理：（1）多个不同类型传感器（有
转载
2022-10-13 10:22:53
2028阅读
多传感器融合（三） 十三．前融合与后融合 多传感器融合技术中的前融合、后融合 后融合算法典型结构 后融合算法： 1、每个传感器各自独立处理生成的目标数据。 2、每个传感器都有自己独立的感知，比如激光雷达有激光雷达的感知，摄像头有摄像头的感知，毫米波雷达也会做出自己的感知。 3、当所有传感器完成目标数
转载
2020-05-26 08:13:00
1597阅读
2评论
0.前言多传
原创
2023-02-05 09:59:04
627阅读
多传感器融合（一） 一．概述 “传感器融合技术”号称自动驾驶中的核心技术。 传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础，在实现自动驾驶的各个阶段都必不可少。 自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的相互配合。摄像头、雷达等传感器获取图像、距离、速度等信息，扮演眼睛、耳朵的角色。 控制模块分析处理信息，并进行
转载
2020-05-26 07:55:00
1454阅读
2评论
本文提出多模态协同决策(MMCD)框架，通过知识蒸馏技术解决车联网环境中信息异质性与通信资源有限的矛盾。该框架结合多单车智能"向"群体智能"转变。
多传感器融合的必要性为什么一定要多传感器融合呢？主要是扬长避短、冗余设计，提高整车安全系数。多传感器融合系统所实现的功能要远超这些独立系统能够实现的功能总和。使用不同的传感器种类可以在某一种传感器全都出现故障的环境条件下，额外提供一定冗余度。这种错误或故障可能是由自然原因(诸如一团浓雾)或是人为现象(例如对摄像头或雷达的电子干扰或人为干扰)导致。各传感器优缺点如下：相机：对目标的颜色和纹理比较敏感
