深度學(xué)習(xí)傳感器融合技術(shù)在自動(dòng)駕駛汽車感知與定位中的應(yīng)用研究
2023-06-07 |
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資料介紹
為了實(shí)現(xiàn)自主決策和駕駛控制,無(wú)人駕駛汽車(AV)配備了傳感器,利用5G等通信技術(shù)的進(jìn)一步進(jìn)步,既可以感知周圍環(huán)境,也可以感知遠(yuǎn)處的環(huán)境。與此同時(shí),同人類一樣,當(dāng)?shù)氐闹X(jué)將 繼續(xù)是近距離控制車輛的有效手段。另一方面,擴(kuò)展感知允許對(duì)遙遠(yuǎn)事件的預(yù)期,并產(chǎn)生更智能的行為,在尊重一套標(biāo)準(zhǔn)(安全、能源管理、交通優(yōu)化、舒適度)的同時(shí),引導(dǎo)車輛到達(dá)目的地。 盡管傳感器技術(shù)在近年來(lái)的有效性和適用性方面取得了顯著的進(jìn)步,但傳感器仍然可能由于噪聲、環(huán)境條件或制造缺陷等因素而失效;因此,在任何自動(dòng)駕駛任務(wù)中都不建議依賴單個(gè)傳感器。 實(shí)際的解決方案是將多個(gè)具有競(jìng)爭(zhēng)力和互補(bǔ)性的傳感器結(jié)合起來(lái),協(xié)同工作,以克服各自的缺點(diǎn)。在文章中提供了一個(gè)全面的回顧的最先進(jìn)的方法,以提高在短程或本地車輛的環(huán)境中AV系統(tǒng) 的性能。具體來(lái)說(shuō),它重點(diǎn)關(guān)注最近使用深度學(xué)習(xí)傳感器融合算法進(jìn)行感知、定位和繪圖的研究。文章的結(jié)論是強(qiáng)調(diào)當(dāng)前的一些趨勢(shì)和未來(lái)可能的研究方向。
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