用Python构建自动驾驶传感器融合算法：从理论到实践

用Python构建自动驾驶传感器融合算法：从理论到实践

随着自动驾驶技术的飞速发展，传感器在自动驾驶系统中的作用愈发重要。传感器不仅是车辆感知外部环境的“眼睛”，它们提供的信息也是自动驾驶决策系统的基础。然而，单一传感器的感知能力是有限的。为了提升自动驾驶系统的安全性与稳定性，传感器融合技术应运而生，成为自动驾驶中至关重要的一环。

今天，我们将探讨如何使用Python实现自动驾驶中的传感器融合算法，从理论分析到代码实现，全方位理解这一核心技术。

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一、自动驾驶中的传感器融合

在自动驾驶系统中，常见的传感器包括雷达（Radar）、激光雷达（Lidar）、摄像头（Camera）、超声波传感器（Ultrasonic）等。这些传感器各自具备不同的优势和局限性：

• 雷达：在恶劣天气条件下（如雾霾、雨雪等）具有较强的穿透力，但分辨率较低。
• 激光雷达：具有高精度的三维空间感知能力，但对于雨雪天气较为敏感，且成本较高。
• 摄像头：提供丰富的视觉信息，可以识别路标、车道线、行人等物体