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自动驾驶
多传感器融合
本文主要讨论近年来自动驾驶中多传感器融合的不同策略。分析了常规传感器的性能和多传感器融合的必要性,包括雷达、激光雷达、摄像头、超声波、GPS、IMU、V2X。根据最新研究中的差异,我们将融合策略分为四类并指出了一些不足之处。传感器融合主要用于多目标跟踪和环境重建。讨论了多目标跟踪中建立运动模型和数据关联的方法。论文最后分析了当前研究中的不足,并提出了未来进一步改进的建议。通过本次研究,我们希望分析自动驾驶过程中多传感器融合的现状,并提供更高效、更可靠的融合策略。
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