上篇文章我们一起研究了自动驾驶涉及到的SLAM自主建图技术,相信你对自动驾驶的了解更进了一步,这次,我们继续来探索自动驾驶涉及到的另一个技术——多传感器融合技术(微缩智能车配有多种传感器,彼此融合形成智能车的稳定运行)。
多传感器数据融合技术形成于上世纪80年代,目前已成为研究的热点。它不同于一般信号处理,也不同于单个或多个传感器的监测和测量,而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。
多传感器融合技术 · 定义
了解了多传感器融合技术是什么以后,随之而来的就是,如何定义多传感器融合技术?
对此,我们来了解一下,多传感器融合技术的定义。
多传感器融合技术 · 概念
想要更进一步了解多传感器融合技术,就要先了解多传感器融合技术的几个概念。
多传感器融合技术 · 前融合与后融合技术
了解了多传感器融合技术的一些概念以后,我们继续探究,接来下要说到的就是多传感器融合技术的前融合与后融合技术。
后融合算法:
1、每个传感器各自独立处理生成的目标数据。
2、每个传感器都有自己独立的感知,比如激光雷达有激光雷达的感知,摄像头有摄像头的感知,毫米波雷达也会做出自己的感知。
3、当所有传感器完成目标数据生成后,再由主处理器进行数据融合。
前融合算法:
1、只有一个感知的算法。对融合后的多维综合数据进行感知。
2、在原始层把数据都融合在一起,融合好的数据就好比是一个Super传感器,而且这个传感器不仅有能力可以看到红外线,还有能力可以看到摄像头或者RGB,也有能力看到LiDAR的三维信息,就好比是一双超级眼睛。在这双超级眼睛上面,开发自己的感知算法,最后会输出一个结果层的物体。
多传感器融合技术 · 优点
那么,多传感器融合技术有哪些优点呢?为什么自动驾驶要选择多传感器融合技术呢?
多传感器数据融合比单一传感器信息有如下优点,即容错性、互补性、实时性、经济性,所以逐步得到推广应用。应用领域除军事外,已适用于自动化技术、机器人、海洋监视、地震观测、建筑、空中交通管制、医学诊断、遥感技术等方面。
有鉴于传感器技术的微型化、智能化程度提高,在信息获取基础上,多种功能进一步集成以致于融合,这是必然的趋势,多传感器数据融合技术也促进了传感器技术的发展。
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