感測器：攝像頭，公釐波雷達『
主控ecu：雷達；
攝像頭感測器將探測到的目標，車道線，攝像頭狀態資訊，以及攝像頭安裝位置資訊給到雷達；
攝像頭：單目，處理車道線資訊，探測與跟蹤目標，並估計目標狀態；
融合演算法利用攝像頭與雷達的目標資訊作為輸入(主要是用雷達的dx，攝像頭的αl和αr，dy,vy)；雷達感測器優勢在於能準確估計縱向距離dx與縱向的相對速度vx；攝像頭優勢在於能準確估計橫向距離dy，橫向相對速度vy,目標物寬度以及目標種類；
攝像頭介面資訊：
1.objects
包括訊號的id，是否探測到的狀態資訊，資料時間印戳，目標類別，目標存在可能性，目標距本車道角度位置資訊等；
2.lines
車道線id資訊，資料時間印戳，車道線型別及顏色等屬性，存在概率，水平曲率，曲率變化率等；
3.others
攝像頭安裝位置資訊，測量精度，攝像頭是否支援等狀態資訊；
融合優勢：
1.能更好估計目標狀態；
2.目標分類更準確；
3.車道資訊更準確；
4.目標丟失情況減小；
5.相鄰車道干擾小；
感測器與感測器融合
在乙個無法預知全部資訊的多變環境中，對於移動機械人而言利用感測器實時識別當前環境是最為重要的一環。對於乙個生物而言，視覺能夠提供豐富的資訊並利用這些資訊來導航 計畫 決策。相同的對於移動機械人而言，視覺也是基本的標配感測器。隨著影象處理技術的發展，這種情況尤其明顯。影象處理技術有助於從靜止或移動的攝...
多感測器資料融合
隨機類 加權平均 卡爾曼濾波 多貝葉斯估計 ds證據理論 產生式規則 人工智慧類 模糊邏輯理論 神經網路 粗集理論 專家系統 隨機類方法 加權平均 卡爾曼濾波 貝葉斯估計 基於貝葉斯估計的資料融合方法及應用 貝葉斯估計為資料融合提供了一種手段，是融合靜環境中多感測器高層資訊的常用方法。它使感測器資訊...
多感測器融合
2018年，l3等級的自動駕駛汽車陸續出現在市場上。奧迪的第一款l3自動駕駛汽車奧迪a8旗艦轎車，也是全球首款達到l3級別的自動駕駛量產車。以自動駕駛功能在高速公路上行駛，時速為60km h或者更低。駕駛員無需時刻監控駕駛環境。在當時，奧迪a8為何這麼牛？它是如何達到l3水平的呢？豐富的感測器功不可...