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&