技术概述

自动驾驶汽车的感知系统是实现环境理解的核心模块，主要通过以下技术实现：

  • 多传感器融合：激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达等传感器协同工作
  • 实时图像处理：使用深度学习算法识别交通标志、行人、车辆等目标
  • 3D点云建模：构建车辆周围环境的立体空间模型
  • SLAM技术：同步定位与地图构建，实现精准导航

核心模块

  1. 视觉感知系统

    视觉感知系统
    - 基于YOLOv8的实时目标检测 - 语义分割技术识别道路要素 - 轨迹预测算法预判行人/车辆运动

  2. 雷达与激光雷达数据处理

    雷达_激光雷达
    - 点云密度优化算法 - 多模态数据时空对齐技术 - 障碍物分类与避障决策

  3. 环境建模与定位

    3D点云建模
    - 使用OpenCV进行图像预处理 - 基于ROS的传感器数据集成 - 实时高精度地图更新机制

应用场景

  • 城市道路导航：复杂交通环境下的目标识别与路径规划
  • 高速公路辅助驾驶：车道保持、自适应巡航等场景
  • 特殊天气应对：雨雾天气下的传感器融合算法优化
  • 夜间行车感知：红外摄像头与激光雷达的协同工作

扩展阅读

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