端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构

自动驾驶, 分布式传感器融合, 深度学习, 计算机视觉, 雷达, lidar, 惯性导航, Kalman滤波, 决策控制

1. 背景介绍

自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向，近年来取得了显著进展。然而，实现真正安全的自动驾驶仍然面临着诸多挑战，其中之一就是如何有效地融合来自不同传感器的数据，构建一个可靠的感知、决策和控制系统。

传统的自动驾驶系统通常依赖于单一传感器，例如摄像头或雷达，这会导致感知信息的缺失和鲁棒性不足。随着传感器技术的进步，多传感器融合技术逐渐成为自动驾驶系统的重要组成部分。分布式传感器融合架构，通过将传感器数据在多个节点进行处理和融合，可以有效提高感知精度、鲁棒性和可靠性。

2. 核心概念与联系

2.1 分布式传感器融合

分布式传感器融合是指将传感器数据在多个节点进行处理和融合，每个节点负责处理特定传感器的数据，并通过通信网络将处理结果传递给其他节点，最终实现全局感知。

2.2 自动驾驶感知系统

自动驾驶感知系统负责收集和理解周围环境的信息，包括车辆、行人、道路标志、交通信号等。感知系统通常由多种传感器组成，例如摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR）、惯性导航单元（IMU）等