這回給大家夥兒說說前融合、後融合以及數據融合的跟蹤算法。
多傳感器融合技術中的前融合、後融合
這回給大家夥兒說說前融合、後融合以及數據融合的跟蹤算法。
多傳感器融合技術中的前融合、後融合
這回給大家夥兒說說前融合、後融合以及數據融合的跟蹤算法。
多傳感器融合技術中的前融合、後融合
後融合算法典型結構
後融合算法：
- 1、每個傳感器各自獨立處理生成的目標數據。
- 2、每個傳感器都有自己獨立的感知，比如激光雷達有激光雷達的感知，攝像頭有攝像頭的感知，毫米波雷達也會做出自己的感知。
- 3、當所有傳感器完成目標數據生成後，再由主處理器進行數據融合。
這回給大家夥兒說說前融合、後融合以及數據融合的跟蹤算法。
多傳感器融合技術中的前融合、後融合
後融合算法典型結構
後融合算法：
- 1、每個傳感器各自獨立處理生成的目標數據。
- 2、每個傳感器都有自己獨立的感知，比如激光雷達有激光雷達的感知，攝像頭有攝像頭的感知，毫米波雷達也會做出自己的感知。
- 3、當所有傳感器完成目標數據生成後，再由主處理器進行數據融合。
前融合算法典型結構
前融合算法：
- 1、只有一個感知的算法。對融合後的多維綜合數據進行感知。
- 2、在原始層把數據都融合在一起，融合好的數據就好比是一個Super傳感器，而且這個傳感器不僅有能力可以看到紅外線，還有能力可以看到攝像頭或者RGB，也有能力看到LiDAR的三維信息，就好比是一雙超級眼睛。在這雙超級眼睛上面，開發自己的感知算法，最後會輸出一個結果層的物體。
數據融合的算法
雷達和攝像頭是兩項傳感器技術完美融合、互為補充的典範。採用這種方法的融合系統所實現的功能要遠超這些獨立系統能夠實現的功能總和。
使用不同的傳感器種類可以在某一種傳感器全都出現故障的環境條件下，額外提供一定冗餘度。這種錯誤或故障可能是由自然原因（諸如一團濃霧）或是人為現象（例如對攝像頭或雷達的電子干擾或人為干擾）導致。
這回給大家夥兒說說前融合、後融合以及數據融合的跟蹤算法。
多傳感器融合技術中的前融合、後融合
後融合算法典型結構
後融合算法：
- 1、每個傳感器各自獨立處理生成的目標數據。
- 2、每個傳感器都有自己獨立的感知，比如激光雷達有激光雷達的感知，攝像頭有攝像頭的感知，毫米波雷達也會做出自己的感知。
- 3、當所有傳感器完成目標數據生成後，再由主處理器進行數據融合。
前融合算法典型結構
前融合算法：
- 1、只有一個感知的算法。對融合後的多維綜合數據進行感知。
- 2、在原始層把數據都融合在一起，融合好的數據就好比是一個Super傳感器，而且這個傳感器不僅有能力可以看到紅外線，還有能力可以看到攝像頭或者RGB，也有能力看到LiDAR的三維信息，就好比是一雙超級眼睛。在這雙超級眼睛上面，開發自己的感知算法，最後會輸出一個結果層的物體。
數據融合的算法
雷達和攝像頭是兩項傳感器技術完美融合、互為補充的典範。採用這種方法的融合系統所實現的功能要遠超這些獨立系統能夠實現的功能總和。
使用不同的傳感器種類可以在某一種傳感器全都出現故障的環境條件下，額外提供一定冗餘度。這種錯誤或故障可能是由自然原因（諸如一團濃霧）或是人為現象（例如對攝像頭或雷達的電子干擾或人為干擾）導致。
即使是在一個傳感器失效的情況下，這樣的傳感器融合系統也可以保持某些基本或緊急的功能。完全藉助報警功能，或者讓駕駛員時刻做好準備，從而接管對車輛的控制，系統故障也許就不那麼嚴重了。
然而，高度和完全自動駕駛功能必須提供充足的時間讓駕駛員重新獲得對車輛的控制。在這段駕駛員接管車輛控制之前的時間範圍內，控制系統需要保持對車輛最低限度的控制。
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