《多传感器融合感知》一、构建自动驾驶多传感器系统

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• 多传感器融合的需求
• 多传感器硬件系统构建
• 多传感器硬件系统的时序闭环

1. 多传感器融合的需求

自动驾驶用来解决的问题：

• 建图定位、感知问题（路上有什么、堵不堵、好不好走…）、规划控制问题

自动驾驶的传感器：

• 激光雷达 （LiDAR）
• 相机 （Camera）
• 毫米波雷达 （Radar, Radop Detection And Ranging,milimeter wave Radar）
• 超声波雷达 （ultrasonic Radar）
• 全球卫星定位系统 （GNSS） RTK （差分定位技术 Real-Time Kinematic）
• 惯性传感器 (IMU)
• 轮速计 （Wheel Speedometer）
• …

传感器分类：
运动感知类： GNSS RTK IMU 轮速计 LiDAR Camera ,最后两种实际感知环境的，也能感知自己的运动
解决建图定位问题。

环境感知类：激光雷达、相机、毫米波雷达、超声波雷达
解决感知问题。

为什么解决一个问题需要这么多传感器？
需求侧分析：
天气分析：晴天、雨天、雾天、雪天、阴天、…
光照分析：白天、黄昏、黑夜、阳光直射、背光…
距离分析：盲区(0-2m)、近距离（2-40m）、中距离（40-80m）、远距离（80-200）、超远距离（200+）
维度和精度：六自由度观测、速度|加速度|角速度
系统级要求：无漏检、无误检、时间误差小于10ms 位置误差小于30cm…

供给侧分析： （各类传感器各有优劣）

2. 多传感器硬件系统的构建

2.1 感知多传感器分析

Camera

LiDAR

Radar

超声波雷达

只能测距 不能定位

2.2 建图定位多传感器简介

2.3 整车传感器系统设计

3. 多传感器系统的时序闭环

3.1 传感器时钟闭环构建

循环的保持时间一致

3.2 成像同步机制