自动驾驶的“眼睛”：用Python构建智能障碍物检测系统

自动驾驶的“眼睛”：用Python构建智能障碍物检测系统

在自动驾驶技术日益成熟的今天，障碍物检测系统成了汽车智能化不可或缺的部分。无论是高速公路上的突发状况，还是城市街道中的行人与车辆，准确识别障碍物并及时反应，是保证行车安全的关键。

那么，我们如何用Python构建一个高效的障碍物检测系统呢？今天，我们从图像处理、深度学习、传感器融合几个方面入手，打造一款智能化的障碍物检测解决方案。

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1. 自动驾驶中的障碍物检测技术

在自动驾驶系统中，障碍物检测主要基于以下几种技术：

🔹 计算机视觉（Computer Vision）：使用摄像头采集图像，通过深度学习模型识别障碍物。
🔹 激光雷达（LiDAR）：利用激光扫描环境，创建三维地图，识别物体并测距。
🔹 毫米波雷达（Radar）：适用于恶劣天气条件，帮助车辆探测远距离障碍物。
🔹 超声波传感器（Ultrasonic Sensors）：用于低速环境，探测近距离小障碍物（如停车场中的障碍物）。

结合多传感器融合技术（Sensor Fusion），可以提升障碍物检测的准确性，使自动驾驶更安全、稳定。

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