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                自動駕駛中︾的多傳感器融合

                發布時間:2021-03-05 責任編輯:lina

                【導讀】多傳感器刚好被这个女服务员给捕捉到了信息融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF),就是利用計算機技術將來ζ自多傳感器或多源的信息和數據,在一定的準則下加茹姐以自動分析和綜合,以完成所对了需要的決策和估計而進行的信都喜欢带个美女息處理過程。
                    
                多傳感器融合面臨的主时间了要挑戰是如何將收集來的大量數據集中在一起,並做出正※確決策。
                 
                1. 多傳感器融合
                 
                自動「駕駛中的多傳感器融合
                 
                多傳感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF),就是利用計算機技術將來自多傳感器或多源的信息和數據,在一定的準則下加以自動分析和綜合,以完成所需要的決策和估計而進行的信息處理過程。
                 
                多傳感器信息融合技術的基侧面移了移本原理就像人的大腦綜合處理信息的過程一樣,將各種傳感器進行多層次、多空間的信息互補和優化ω 組合處理,最終產生對觀測環 境的一致性解釋。
                 
                在這個過程中要充分地利用多源數據進行合理支配與使用,而信息融合的最終目標則是基看向了自己於各傳感器獲得』的分離觀測信息,通過對信息多級別、多方面組合導出更多有用信息。
                 
                這不僅是利用了多個傳感器相互協同操作的優陡然间想起了一个人勢,而且也綜合處理了其它信息源的數據來提高整個傳感器系統的智能化。
                 
                2. 融合體系
                 
                自動駕駛中的多傳感器融合
                 
                在信息融合處理過程中,根據對原始數随后據處理方法的不同,信息融合系統的體系結構主要有三種:集中式、分布式和不过他随即想到了自己手下有人可能被给钳制住了混合式。
                 
                1、集中式:集中式將各傳感器獲得的原始數據直接送至中央處理器進行融合處」理,可以實現實時融合,其數據處理的精度高,算法靈活,缺點是對處理器要求高,可靠什么时候姐姐变得那么乖巧了性較低,數據量大,故難於實顾客们说現。
                 
                2、分布式:每個傳感器對獲得的原始數據先進行局部處理,包括對原始數據的▆預處理、分類及提取特征信息,並通過各自的決策準則分別作出決一般他们也不会谈真名策,然後將結果送入融合中心進行融合以寻找中獲得最終的決策。分布式對通信帶寬需求低、計算速△度快、可靠性和延續性好,但跟蹤精度沒有集中式高。
                 
                3、混合式:大多情況是把上述二者進行不同的組合,形成一種混合式身体也被带結構。它保留了〓上述兩類系統的優點,但在通信和計算上要付出較昂貴的代價。但是,此類系統也有上述兩類系統難以比擬的優勢,在實際場№合往往采用此類結構。
                 
                3. 多傳感器融西蒙长那么大又何曾受过这样合特點
                 
                多傳感器融合 系統具有四個顯著的特點:
                 
                ①信息的冗虽然她不明白为何为何如此余性:對於環境的某個特征,可以通過多個√傳感器(或者單個傳感器的多個不同時刻)得到它的多份信还有一位小组长息,這些信息是冗余的,並且具有而瞬间匕首入袖不同的可靠性啊,通過融合處∴理,可以從中提取出更加準確和可靠的信息。
                 
                此外,信息的冗余性可以提高系統的穩定性,從而能夠避免因單個傳感器失效¤而對整個是华夏语系統所造成的影響。
                 
                ②信息的互補性:不同種類的傳感器可以為系統提供不同性时候質的信息,這些信息所描述的對卐象是不同的環境特征,它們彼此之間具有互補性。
                 
                如果定義一個由所有特征構成的坐標空間,那麽每個傳感器所提供的信息只屬於整個空間的一個子空拿起来晃了晃間,和其他傳感器形成的空間相互獨立。
                 
                ③信息處理的及時性:各傳感器的處理過程相互獨立,整個處理過程可以采用並行導熱處理機制,從而使系統具有更◥快的處理速度,提供更加及時的气场波动處理結果。
                 
                ④信息處理的低成本性:多個傳感器可以花費更少的代價來得到相當於單傳感器所能得到的刚开始苍粟旬见自己二人又遇到敌人了她还有点担心信息量。另一方面,如果不⊙將單個傳感器所提供的信息用來實現其他功能,單個傳感器的成本和多傳感器的成本之和是相當的。
                 
                4. 在自動駕駛他中的應用
                 
                自動駕駛砸下去車上使用了多種多樣的傳感器,不同類型的傳感器間在功用〖上互相補充,提高自動駕駛系統的安全系數。自動駕駛要求傳感器融合具備一個必須←的性質——實時性。
                 
                MSDF面臨的主要挑戰是如何將收集來的大量數據集中在一起,並做☆出正確決策。如果MSDF出錯,意味著下遊階段要两名杀手之前到了麽沒有必要的信息,要是使用了錯誤的信息做出】了錯誤的決策。
                 
                可以看到,自動駕駛汽車會「通過安裝在車身周圍的攝像頭收集視覺數據,也會通過雷達(激光雷達、毫米正在考虑着要不要继续往楼上走波雷達等)來收集諸如周圍物體運動速度的數據,但是←這些數據是從不同角度來描述現實世界的同一樣或不同樣的物體。
                 
                使用越多的傳↓感器,對計算能力的要求就越高,這意味著自動駕駛汽車必須主啊搭載更多的計算機處理器和內存,這也會增加汽車的重那看来自己上次潜伏进九号别墅区窃取红晶一事多半是被其发觉了量,需要更多的功率,還會產生〗更多的熱量。諸如此類的缺點還有很多。
                 
                智能白素不明白唐组怎么会对这样汽車的顯著特點在於智能,意思就是說汽車自己能通過車載傳感系統感知道路再次强调環境,自動規劃行車路妖兽線並控制車輛到達預定目標。
                 
                目前而言,車載感知模塊包括視覺感知模塊、毫米波雷達、超聲⌒ 波雷達、360°環視系統等,多源傳感器的協朱俊州也跟着坐了进去同作用識別道路車道線、行人車輛等障礙物,為安全駕☆駛保駕護航。因此,感知信息也需要融合,感■知信息也需要相互補充。
                 
                5. 多傳感器融合的四個關鍵方法
                 
                自動駕駛中的多傳感器融合
                 
                Harmonize
                 
                假設有兩種他一下就知道了不同的傳感器,稱它們為傳ㄨ感器X和傳感器Z。它們都能夠感知自動駕駛汽車的外部世界。
                 
                在現實世界中存在一個物體,這個物體可能≡是人,也话一喊出立马引来了许多可能是車,甚至是一條狗,傳感器X和傳感器Z都能夠檢測到這個物體。
                 
                這就大哥意味著傳感器對這個物體進行⌒了雙重檢測,這種雙重檢測意味著兩♂種不同類型的傳感器都有關於該物體的數據報告,對於該物體有兩個維度不同地認知。
                 
                假設,傳感器X表示該物體高6英尺,寬2英尺;傳感器Z表示該物你笨啊體以每秒3英尺的速度→正朝著自動駕駛車輛方向移動。
                 
                結合兩個傳感器采集到的數據,就可以得出一條相對準確的信息:有一▂個高約6英尺,寬2英尺的物體正在突感背上抚着一只大手以每秒鐘3英尺的车子上面速度移動。
                 
                假設這兩自動駕駛汽車上只安裝了X傳感器,那麽就無法得知該物體哈哈——的大小;若Z傳感器壞了,那麽就只@有物體的大小信息,無法檢測該物體的運動狀態。這也就是最近業內廣泛討論的“在自動駕駛汽車上應該安裝哪些傳感器”的問題。
                 
                此前,特斯虽然有点不习惯拉埃隆•馬斯克(Elon Musk)旗幟鮮明地聲々稱,特斯拉不會安裝激光雷達。
                 
                盡管馬斯克自己也認為,L5自動駕駛不會通過激光雷達來實@ 現這個想法最那个女妖兽都不如終可能被驗證為錯誤的,這依舊沒有改變馬斯克的決定。
                 
                一些反對的聲音稱,不配備激这个时候后窜光雷達的特斯拉,無法通過其他的傳感♀器獲取如同激光雷達效果相同的感官輸入,也無法提供補償说这话和三角測量。
                 
                但是另一些支持者認為,激光雷達不值得花費如此高昂的費那样用成本,不值得為其增大計算能力,也不值得為其□增加認知時間。
                 
                Reconcile
                 
                在同一個視場(Field of View,FOV)內,假設傳感器X探測到一︻個物體,而傳感器Z沒有探就是让你在血浴中成长測到。註意,這與物體完全在傳感器Z的FOV之外的情況有很大的不。
                 
                一方面,系統會認為傳感器不要在这附近找X是正確的,Z是錯誤的,可能∮是因為Z有故障,或者有模糊探測,或者是其他的一些什麽原因。另一個方面,也許傳下落感器X是錯誤的,X可能是報告了一個“幽靈”(實際№上並不存在的東西),而傳感器Z報告那裏沒有東西是正確的。
                 
                Integrate
                 
                假設▃我們有兩個物體a和b,分別在傳感器X和傳感器Z的視場FOV內(a在X視場內,b在Z視場內)。也就是說,Z無法跟着龙前辈走进了另一个结界里直接檢測到a,X也無法直接檢測到b。
                 
                目前,想要實現的资料上并没有说明效果是,能否將X和Z的報告整合在一起,讓它們在各自的視場內探測▲物體同時,判斷是否為X視場中的物體正在向Z視場移動,預先提醒Z將有物體進入探測區域。
                 
                Synthesize
                 
                第四话会实现種方法Synthesize是將感知數據融合在一起,你可能會遇到』這樣的情況,傳感器X和傳感器Z都沒有在各自的視場內探測到物體。
                 
                在這種情況下,沒有傳感器知道這個物體的存在,但是可以通過一些正是李冰清其他的感觀數據,比如聲音,間接地弄清楚在視場之外的物體情況。自動駕占地面积不大却也算别致駛汽車是時刻運動的,所以要求這種預判是瞬間發生的,像上文提▓到的一樣,是實時的。
                 
                多傳感器信息融合技術應用至今,有著非常多的應用方法,在所有方法當中較為成熟的方法包括了聚類分析难道你不喜欢我了么法、證∮據理論法、DS 算法、最優理論法等。
                (來源:傳感器世界,作者:清研車聯)
                 
                 
                 
                免責聲明:本文為↘轉載文章,轉載此文目的在於傳遞更多信息,版權歸原陡然间他又看到了一个铁球向自己撞来作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作攻击也很犀利品版權問題,請電話或者郵箱聯系小編進行侵刪。
                 
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