从目前来看,常用的传感器包括摄像头,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。 毫米波雷达感知算法的研究起步较晚,公开的数据库也不多,因此目前多传感器融合的研究主要集中在融合摄像头(图像)和激光雷达(点云)的数据。随着毫米...
即下图所示,因为不同的融合阶段对应于不同级别的语义,将融合架构分为四类:输入融合、ROI融合、特征图融合和决策融合。对于 ROI 融合,我们进一步研究了两种架构:级联融合(将雷达提案投影到图像视图)以及并行融合(融合雷达 ROI 和视觉 ROI)。 图2. 雷达和摄像头融合框架概述 1. 输入融合 输入融合应用于雷达点云,它...
绝大多数汽车制造商采用了radar和摄像头相结合的传感器配置方案,除了特斯拉,其他制造商也使用了融合传感技术,将激光雷达、毫米波雷达和camera结合起来。可以得出结论,使用radar和视觉融合的传感解决方案是当前自主驾驶车辆障碍物检测领域的主流趋势,主要因为radar和camera具有互补的特性。 领域方案传感器部署汇总: Lidar、Radar...
绝大多数汽车制造商采用了radar和摄像头相结合的传感器配置方案,除了特斯拉,其他制造商也使用了融合传感技术,将激光雷达、毫米波雷达和camera结合起来。 可以得出结论,使用radar和视觉融合的传感解决方案是当前自主驾驶车辆障碍物检测领域的...
立讯量产的智能驾驶域控制器为雷达的中心处理架构提供了软硬件基础，与域控制器强大的算力相结合，使得雷达与摄像头的前融合得以实现，这也是立讯智驾可以提供给客户和合作伙伴的深度感知一体化解决方案。展望未来，随着自动驾驶技术的繁荣和市场需求的增长，立讯智驾凭借务实的品质和前瞻性的精神，赋予立讯集团在全球智能...
典型情况下,每辆车配备6-12个摄像头和3-6个雷达。需要这么多传感器来覆盖整个周围的3D场景。我们只能使用正常视场(FOV)的相机,否则可能会出现无法修复的图像失真,例如鱼眼相机(宽FOV),这种相机只适用于少数几十米的距离。在自动驾驶领域最具有影响力的基准数据集之一nuScenes [4]中,我们可以看到传感器的配置,如图4...
对于视觉和毫米波雷达的融合，技术实现上的主要难点在于摄像头和雷达观测值的匹配、数据融合、多目标场景下有效目标库的维护等，需要考虑容错性、灵活性、可拓展性、可靠性、安装等多方面的因素。信息融合技术实现需要不断配合大量路测，涉及设备输出、真值标定以及二次数据开发等工作，对应的数据采集量、数据存储量、...
而在另一边,融合感知派的阵营显然更具“技术武装感”,把激光雷达、毫米波雷达、摄像头一股脑儿整合进来,打造一个“多重感知”系统,既能在明亮的白天保持敏锐,也能在夜间、恶劣天气下游刃有余。尤其针对中国路况,面对“路多,人多,车多”三多叠加的复杂路况,更考验智能辅助系统的全场景适应力,而融合感知路线显然在...
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...
这可能导致雷达可以看到一些命中,但摄像头无法感知。第三,雷达测量数据稀疏且分辨率低。许多相机可见的物体并没有被雷达击中。由于这些原因,基于传感器标定的硬编码数据关联算法在雷达和相机融合中的表现较差。 具有深远影响的Transformer框架最初是作为自然语言处理(NLP)的革命性技术提出的[30],随后在计算机视觉应用中...