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Python 如何让自动驾驶的“眼睛”和“大脑”真正融合?——传感器数据融合的关键技术解析

Python 如何让自动驾驶的“眼睛”和“大脑”真正融合?——传感器数据融合的关键技术解析


自动驾驶技术从来都不是“单兵作战”。如果你细看一辆自动驾驶汽车,它其实是一个传感器的集合体:摄像头、激光雷达(LiDAR)、毫米波雷达、超声波传感器、GPS……这些传感器各自发挥作用,却必须协同合作,才能让汽车准确理解环境,做出安全决策。

这里就涉及到了传感器数据融合(Sensor Fusion)——一个让数据不再“各自为战”,而是汇集成统一视角的关键技术。而 Python,作为自动驾驶技术中的数据处理利器,在传感器数据融合领域起到了至关重要的作用。今天,我们就深入剖析 Python 在自动驾驶传感器融合中的应用,看看它如何让汽车的“眼睛”和“大脑”高效协同,实现真正智能的自动驾驶。


1. 传感器数据融合的必要性——为什么不能单靠一个传感器?

单一传感器的局限性很明显,比如:

  • 摄像头:可以捕捉视觉信息,但难以判断深度,且容易受光照影响&
http://www.lryc.cn/news/2393339.html

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