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Python在自动驾驶中的多传感器融合——让智能汽车“看得更清楚”

在自动驾驶技术的演进过程中，多传感器融合（Multi-Sensor Fusion）是不可或缺的一环。单一传感器往往存在局限性，例如摄像头怕光线变化，激光雷达价格昂贵，毫米波雷达分辨率有限，但如果将它们结合起来，就能形成一个更全面、更可靠的环境感知系统。今天，我们就来聊聊如何用Python实现自动驾驶中的多传感器融合，并结合最新技术趋势，带你一窥智能汽车如何“看清世界”。

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1. 为什么自动驾驶需要多传感器融合？

自动驾驶汽车要在复杂环境中行驶，仅靠单一传感器是远远不够的。例如：

• 摄像头能看到颜色和细节，但容易受天气影响（雾天、强光）
• 激光雷达能提供精准的3D点云数据，但成本高昂
• 毫米波雷达能检测远处目标，但分辨率不高
• IMU（惯性测量单元）能提供车辆姿态，但不能识别周围环境