感測器和標定-1
感測器和標定-2
感知是機械人學科的問題，機械人要做的即是像人類學習，但不是完全模仿，應做到揚長避短
地圖定位的區別，
輸出資訊的比較
道路資訊通常以高精地圖作為參考。障礙物資訊通常使用障礙物檢測技術獲取，包括檢測障礙物的位置（3d位置）、類別、形狀以及障礙物跟蹤。此外還需要根據不同的感測器資料進行感測器融合獲得更精確的感知，保證安全駕駛。
當前無人車感知主要通過攝像頭來獲取交通訊號燈的顏色，燈的語義資訊可以由地圖提前標註好，長遠的目標是通過v2x實現交通訊號燈的感知。
大感知
感知模組的維度可以根據劃分目標而不同，這裡給出一種感知模組的維度劃分案例，包括以下6個維度：
camera
radar公釐波
除了以上三種常見的感測器，還有一些用的相對少的感測方法，例如公釐波、超聲波，高精地圖，image-lidar。
公釐波比較粗糙
超聲波的感知距離有限，對金屬感知距離3公尺左右，對非金屬只有1~2公尺。此外它的發射頭是扇形的，扇形之外無法感知。
高精地圖是先把靜態元素儲存好做成先驗知識。它的優點是可以無差錯的精確感知，減輕現場感知負擔和依賴，其缺點是加重了整個系統對高精度地圖和高精度定位的依賴。
image-lidar同時集結了雷射和影象的好處，接收器同時對可見光、雷射都有響應
（自動駕駛汽車的感測器安裝示意圖）
感測器的安裝還需要從整車的角度考慮，需要考慮安全，穩定，風阻，美觀和清洗等因素
標定的目的
感測器標定演算法
基於標定間的多lidar-camera標定
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