以极目智能的视觉和雷达融合系统为例。如下图,图中蓝色点和绿色点分别为摄像头和毫米波雷达对同一目标的检测,摄像头主要负责目标外观锁定,毫米波雷达主要负责测距。红色点是雷达检测到的其他地物目标。数据融合也有不同的策略,比如有的方案会选择将不同传感器各自处理生成的目标数据进行融合,有些会选择将不同传感器...
除了这种点融合策略,MVX-Net还提出了在voxel层次上融合,其主要的不同就在于将voxel而不是point投影到图像空间,因此图像特征是被附加在voxel之上。从实验结果来看,point融合比voxel融合结果略好,这也进一步说明了较低的融合层次可能会带来更好的效果。 MVX-Net中的Point融合方法 语义分割任务中的融合一般都是在特征层...
面对各自的优劣,问界与理想汽车在设计自动驾驶系统时,并没有简单选择其一,而是采用了混合感知方案,将毫米波雷达与摄像头深度融合,辅以其他传感器如激光雷达(LiDAR)、超声波雷达等,构建了一个立体的感知体系。这种多传感器融合策略,旨在扬长避短,实现环境感知的全面性和准确性。例如,问界M5 EV在复杂道路条件...
环境感知指的是通过摄像头、传感器、雷达对自动驾驶行为的参与方环境的监控以及信息获取,完整的环境感知技术方案需要多方的信息协调构成。其中摄像头可大致分为单目摄像头、双目摄像头、环视摄像头等;雷达可分为激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等,因各种雷达原理不同,其性能特点也各有千秋,可实现不同的功能。一...
回到驾驶场景上,大致是这样的流程:首先摄像头和毫米波雷达分别针对观测目标收集数据,然后对各传感器的输出数据进行特征提取与模式识别处理,并将目标按类别进行准确关联,最后利用融合算法将同一目标的所有传感器数据进行整合,从而得出关于目标威胁性的一致性结论。
高分辨率四维毫米波雷达已越来越多地用于道路车辆的鲁棒三维检测和跟踪。4D雷达生成的丰富点云不仅可以在恶劣天气环境下提供更可靠的检测,还可以为道路上的物体提供3D跟踪功能。本文提出了一种基于交叉融合策略的卷积神经网络(CNN)用于三维道路车辆检测。 训练后的CNN模型还通过双低成本4D毫米波雷达和单视摄像头进行了测...
自动驾驶感知技术所采用的传感器主要包括摄像头,激光雷达和毫米波雷达。这些传感器各有优缺点,也互为补充,因此如何高效的融合多传感器数据,也就自然的成为了感知算法研究的热点之一。本篇文章介绍如何在感知任务中融合激光雷达和摄像头,重点是目前主流的基于深度学习的融合...
融合平台的开发。融合之前分别获得雷达,摄像头,摄像头检测的结果,其中又包括了滤波,摄像头的测距等算法。 2.技术路线方案 视觉摄像头与雷达各有所长。 毫米波雷达与摄像头融合介绍 1)雷达测速 范围:-50米/秒~50米/秒,误差error:0.1米/秒~0.2米/秒 ...
自动驾驶车辆通过毫米波雷达、激光雷达、摄像头、车载网联系统等对外界的环境进行感知识别,然后在融合多方面感知信息的基础上,通过智能算法学习外界场景信息,预测场景中交通参与者的轨迹并规划车辆运行轨迹。最后跟踪决策规划的轨迹目标,控制车辆的油门(电门)、刹车和转向等驾驶动作,调节车辆行驶速度、位置和方向等状态,进而...
更不要提国内的其他车企的多传感器融合方案了,更加是:摄像头和激光雷达、毫米波雷达统统上阵。 导致多传感器应用的根本原因在于,每一个单一种类传感器都是有自己的缺点,无法规避和覆盖所有自动驾驶场景需求。 一、摄像头传感器 摄像头传感器借鉴了哺乳动物的眼睛的一些概念。最重要的就是“硅传感器”类同于人类的“视...