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本文介绍了多传感器融合的最新研究进展,主要关注激光雷达、毫米波雷达和摄像头等传感器在自动驾驶汽车中的应用。作者对比了每种传感器的优缺点,并讨论了不同传感器融合的方法,如使用卡尔曼滤波器、粒子滤波器和基于深度学习的融合方法。文章还讨论了融合方法在实际应用中可能遇到的问题,如传感器故障和不同传感器之间的校准。最后,作者提出了多传感器融合的未来研究方向,包括使用更先进的传感器和融合方法,以及研究如何从大量数据中提取有用信息等。
腾讯AI加速器
2017-11-03
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