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Apollo无人车驾驶技术之感知

感知部分

Apollo 将ROI过滤器应用于点云和图像数据 -> 缩小范围加快感知
Apollo无人车驾驶技术之感知_第1张图片
通过监测网络馈送以过滤的点云
输出用语构建围绕对象的三位框架

Point Cloud -> Detection Network -> Center Offset; Objectness; Positiveness; Object Height; Class Probability
Which lights pertain to the lane?

传感数据比较

感知融合策略

激光雷达和雷达检测障碍物
融合输出的主要算法：卡尔曼滤波（预测和更新的无限循环）

  • Predict State
    • Use information we have to predict the state
  • Update Measurement
    • use new observations to correct our belief

Apollo无人车驾驶技术之感知_第2张图片

  • 异步融合
    • 逐个更新所收到的传感器测量结果
  • 同步融合
    • 同时更新来自不同传感器的测量结果

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