多传感器融合与多目标跟踪是怎么做的？（Camera/Lidar/Radar）

原创

已于 2024-02-24 17:42:12 修改 · 1.6k 阅读

16 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#目标跟踪 #人工智能 #计算机视觉

于 2024-02-24 17:25:48 首次发布

本文探讨了自动驾驶中感知系统的重要性，特别是多传感器融合方案在增强安全性和鲁棒性方面的应用。文章介绍了贝叶斯滤波在融合跟踪中的核心地位，以及基于此的课程如何帮助学习者从零基础掌握相关技术，包括卡尔曼滤波、数据关联、轨迹管理和实际项目实战。

自动驾驶正在成为影响未来社会的关键技术，逐步将人类从枯燥繁重的驾驶任务中解脱出来。而在自动驾驶技术中，感知系统又是重中之重。准确高效地感知周围的交通环境，是自动驾驶功能能够实现的前提，也是自动驾驶安全的重要保障。

从2004年美国国防高级研究计划署（DARPA）举办首届自动驾驶挑战赛以来，大规模的自动驾驶技术研究与实践已经蓬勃发展了近20年。目前，学术界和工业界对于自动驾驶感知系统的架构设计基本达成了共识——采用多传感器融合方案。除了特斯拉坚持纯视觉感知方案以外，从L2/L3辅助驾驶到L4/L5纯无人驾驶，从乘用车到商用车，从中国到欧美，产业界的主流方案都使用了包含摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等两种以上传感器用于自动驾驶感知系统。

采用多类多个传感器是实践证明有效的方案。首先，多传感器独立工作，增加了感知系统的冗余性，个别传感器出现故障不至于导致感知系统瘫痪，从而增强了整个自动驾驶系统的安全性和鲁棒性；其次，不同传感器的感知性能各有特点，采用先进的融合感知算法可以取长补短，发挥每种传感器自身的优势；最后，经过多年的产业发展，各类传感器的性能不断提升而成本不断下降，为多传感器的量产装备提供了有利条件。

多传感器的使用为感知系统提供了丰富的原始环境信息，但如何将不同传感器获取的信息有效融合起来，并形成对于自车周围环境和交通参与者状态的最终估计，同样是一个关键问题。而且，感知系统不是仅对某一刻的环境进行感知，而是要对随时间变化的环境状态进行持续地感知和跟踪。

这一过程中最大的问题是不确定性，环境状态本身的变化存在不确定性，传感器的测量和检测结果也存在不确定性。归根到底，感知系统是要从充满不确定性的数据中，估计尽可能确定的结果。而处理泛机器人领域中感知的不确定性并不是一个新问题，以贝叶斯理论为核心的概率体系为研究者提供了最优的数学工具。