10、多传感器融合技术在自动驾驶中的应用与创新

多传感器融合技术在自动驾驶中的应用与创新

1. 多传感器目标检测

在当今，自动驾驶汽车正变得越来越普及，它们凭借自身的智能进行运输，并能在恰当的时间采取合适的行动。在驾驶环境中，安全是至关重要的因素，一个简单的行动失误就可能导致许多人员伤亡。计算机视觉在实现自动驾驶安全方面发挥着重要作用，它帮助自动驾驶车辆感知周围环境。检测技术是捕捉自动驾驶汽车周围环境的常用方法，同时，跟踪技术通过提供被检测物体的动态信息，也在其中起着关键作用。

自动驾驶汽车结合了各种传感器，如雷达（RaDAR）、激光雷达（LiDAR）、声纳、全球定位系统（GPS）、里程计和惯性测量单元等，以感知周围环境。一些驾驶辅助技术，如自适应巡航控制、前碰撞预警系统和制动碰撞缓解系统，确保了驾驶过程中的安全。感知环境信息需要在汽车上设置传感器，这些传感器收集它们所看到的数据，然后对这些数据进行进一步处理以采取行动。传感器系统可以是单个传感器，也可以是多个传感器。不同的传感器有不同的优缺点，这使得它们的组合对于自动驾驶等技术至关重要。每个传感器的读数都有一定的精度限制，因此多传感器系统可以帮助克服这些缺陷。

目前，多模态融合3D目标检测已经取得了显著进展，成为目标检测发展的一个重要分支。但最终目标是构建一个能够感知多模态信息，并利用不同模态之间的关系来提高其认知检测能力的智能体。当前，多模态融合3D目标检测的研究仍处于起步阶段，面临着重大挑战，但也蕴含着巨大的机遇。

2. 多传感器场景分割

2.1 背景

语义场景理解对于自动驾驶、机器人导航和智能场景感知任务至关重要。语义分割可以在像素级别识别和定位目标，为导航任务提供必要的态势感知。在自动驾驶中，最常用的