文件名称:
Multi-Sensor Fusion in Automated Driving A Survey.md
开发工具:
文件大小: 64kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-05-02
详细说明：随着可行性深度学习的发展以及5G技术超高速信息传输率针对交通互联信息传输障碍的成功克服，自动驾驶正在成为影响未来工业的关键技术。传感器是自动驾驶系统感知外界的关键，其协同性能直接决定了自动驾驶车辆的安全性。在本文中，我们主要讨论了近年来多传感器融合在自动驾驶中的不同策略。本文分析了常规传感器的性能和多传感器融合的必要性，包括雷达、激光雷达，摄像机，超声波，GPS, IMU和V2X。根据最新研究的不同，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。我们讨论了在多目标跟踪中建立运动模型和数据关联的方法。在本文结束， 我们分析了当前研究的不足之处并提出了一些未来改进的建议。 通过本次研究， 我们希望去分析当前在自动驾驶过程中多感知器融合具体情况并提供更加高效和可靠的融合策略。
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