关键词：
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html
目录
在自动驾驶的感知领域中，基于单个传感器的感知往往具有着信息不足，特定环境下无法稳定适用，价格成本等等的顾虑，这也就造成了目前市面上大多数自动驾驶企业都会为一辆自动驾驶汽车配备数量、种类繁多的传感器，为的便是充分利用上每个传感器的特点以及适用场景，在可控成本的基础上最大程度地保证自动驾驶功能的安全性。这也就造就了多传感器融合技术成为了目前厂商需求量最大的岗位之一，能够熟知各类传感器的特点以及使用，并且能够实现信息完美融合不丢失的技术，将给未来的自动驾驶落地带来可能。本文就
自动驾驶感知算法实战15——纯视觉感知和传感器融合方案对比，特斯拉九头蛇的进化
...：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录不同的多传感器融合路线「仍要以视觉传感器为主」纯视觉V.S.多传感器融合比较特斯拉：从毫米波雷达到纯视觉感知1.九头蛇的进化：TeslaAutoPilot纯视觉方案解析1.1HydraNet1.11进化一：... 查看详情
自动驾驶感知算法实战15——纯视觉感知和传感器融合方案对比，特斯拉九头蛇的进化
...：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录不同的多传感器融合路线「仍要以视觉传感器为主」纯视觉V.S.多传感器融合比较特斯拉：从毫米波雷达到纯视觉感知1.九头蛇的进化：TeslaAutoPilot纯视觉方案解析1.1HydraNet1.11进化一：... 查看详情
自动驾驶感知算法实战15——纯视觉感知和传感器融合方案对比，特斯拉九头蛇的进化
...：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录不同的多传感器融合路线「仍要以视觉传感器为主」纯视觉V.S.多传感器融合比较特斯拉：从毫米波雷达到纯视觉感知1.九头蛇的进化：TeslaAutoPilot纯视觉方案解析1.1HydraNet1.11进化一：... 查看详情
自动驾驶感知算法实战专栏总结：如何打造“高可靠多冗余可量化数据驱动的感知系统”
...L2城市NOA的布局。仔细看了下他们的技术方案，轻舟的多传感器时序穿插融合很有特点，官方称之为「超融合」感知方案。多传感器的融合方案，目前行业主流的方式包括：前融合、中融合和后融合。前融合属于数据级融合，基... 查看详情
自动驾驶感知算法实战专栏总结：如何打造“高可靠多冗余可量化数据驱动的感知系统”
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录「超融合」感知方案高可靠：对障碍物、红绿灯的识别精度有保证多冗余：各个模块相互支撑、非串行可量化：PRT、仿真场景测试、Profiling数据驱动（全... 查看详情
自动驾驶感知算法实战专栏总结：如何打造“高可靠多冗余可量化数据驱动的感知系统”
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录「超融合」感知方案高可靠：对障碍物、红绿灯的识别精度有保证多冗余：各个模块相互支撑、非串行可量化：PRT、仿真场景测试、Profiling数据驱动（全... 查看详情
自动驾驶感知算法实战——感知系统整体概述
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html零、感知系统整体概述（5%）（框图）在自动驾驶系统中的位置，上下游解决什么问题实现方案当前多数自动驾驶系统框架举例：自... 查看详情
自动驾驶感知算法实战13——自动驾驶感知未来发展方向分享
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录发展方向：分享：自动驾驶3.0未来需要解决的问题发展方向：多模态感知多任务处理大模型（通用智能）分享：自动驾驶3.0第一，自动驾驶3.0是数据驱动... 查看详情
自动驾驶感知算法实战13——自动驾驶感知未来发展方向分享
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录发展方向：分享：自动驾驶3.0未来需要解决的问题发展方向：多模态感知多任务处理大模型（通用智能）分享：自动驾驶3.0第一，自动驾驶3.0是数据驱动... 查看详情
自动驾驶apollo源码分析系列，感知篇：感知融合代码的基本流程
...系统，大家都会谈论到感知融合，这涉及到不同传感器数据在时间、空间的对齐和融合，最终的结果将提升自动驾驶系统的感知能力，因为我们都知道单一的传感器都是有缺陷的。本篇文章梳理Apollo6.0中的感知数... 查看详情
自动驾驶感知算法实战——感知系统整体概述
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html零、感知系统整体概述（5%）（框图）在自动驾驶系统中的位置，上下游解决什么问题实现方案 查看详情
自动驾驶感知算法实战13——自动驾驶感知未来发展方向分享
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录发展方向：分享：自动驾驶3.0未来需要解决的问题发展方向：多模态感知多任务处理大模型（通用智能）分享：自动驾驶3.0第一，自动驾驶3.0是数据驱动... 查看详情
自动驾驶技术-环境感知篇：多传感器融合技术
...的决策系统获取车辆运行过程中的数据，但是每一种传感器都存在着不确定性，比如激光雷达和摄像头会受到极端天气的影响。正是因为这个原因，导致在自动驾驶技术在环境 查看详情
自动驾驶apollo源码分析系列，感知篇：感知融合代码的基本流程(代码片段)
...系统，大家都会谈论到感知融合，这涉及到不同传感器数据在时间、空间的对齐和融合，最终的结果将提升自动驾驶系统的感知能力，因为我们都知道单一的传感器都是有缺陷的。本篇文章梳理Apollo6.0中的感知数... 查看详情
自动驾驶感知算法实战12——bev基于图像/lidar/多模态数据的3d检测与分割任务
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录基本概念背景BEV优势基本方案输入输出参考结构数据集评价指标损失函数关键技术案例分析BEVFormer介绍BEVFormer方案动机实验效果相关工作下一步工作更多... 查看详情
自动驾驶感知算法实战12——bev基于图像/lidar/多模态数据的3d检测与分割任务
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录基本概念背景BEV优势基本方案输入输出参考结构数据集评价指标损失函数关键技术案例分析BEVFormer介绍BEVFormer方案动机实验效果相关工作下一步工作更多... 查看详情
自动驾驶感知算法实战12——bev基于图像/lidar/多模态数据的3d检测与分割任务
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录基本概念背景BEV优势基本方案输入输出参考结构数据集评价指标损失函数关键技术案例分析BEVFormer介绍BEVFormer方案动机实验效果相关工作下一步工作更多... 查看详情
自动驾驶感知算法实战3——自动驾驶2d和3d视觉感知算法概述
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录导读一、2D视觉感知1.目标检测1.1两阶段检测1.2单阶段检测1.3Anchor－free检测（无Anchor检测）1.4Transformer检测2.目标跟踪3.语义分割二、3D视觉感知1.单目3D感知... 查看详情