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。...
第一步仅融合LiDAR测量y_l与IMU传播的先验分布p(x)以获得分布p(x | y_l)：
抽象级别的融合分为早期（EARLY）和后期（LATE）融合，分别涉及融合原始数据和检测数据。低级别融合关注原始数据的整合，如激光雷达点云与摄像头像素级数据的融合。中级融合则侧重于整合独立检测的物体信息，通常采用卡尔曼滤波器等方法。高级融合则专注于融合对象及其轨迹，确保更高级别的融合准确性和简化性。
1、自动驾驶摄像头感知算法 (1)摄像头目标检测机器学习算法 (2)摄像头目标检测深度学习算法 2、自动驾驶激光雷达感知算法 (1)激光雷达地面检测机器学习算法 (2)激光雷达目标检测机器学习算法 (3)激光雷达目标检测深度学习算法 3、自动驾驶多传感器融合算法 (1)数据级融合算法 (2)特征级融合算法 (3)决策级融合算法...
毫米波雷达、激光雷达这3类传感器所驱动，只有各个传感器互相配合使用，形成优势互补，再加上信息融合算法...
松耦合就是把两个传感器算出来的位置数据用合适的权重(一般是各种KF)融合起来，相对简单。
0. 写在前面 多传感器融合的定位任务本质上是一个状态估计问题，可以通过优化或滤波来解决。优化的本质...
AEB等智驾功能的，此时就需要将传感器的目标映射到车辆坐标系下，才能够基于数据进行感知融合规控算法的...
多传感器融合：激光雷达+摄像头（一）特征和决策层的混合融合，通常是一种传感器提供目标框proposal，另外...
多传感器融合定位算法是一种利用多个传感器（例如GPS、惯性传感器、相机、激光雷达等）的数据进行信息融合以...