传感器数据融合
2017-10-23 14:57
120 查看
传感器:摄像头,毫米波雷达‘
主控ECU:雷达;
摄像头传感器将探测到的目标,车道线,摄像头状态信息,以及摄像头安装位置信息给到雷达;
摄像头:单目,处理车道线信息,探测与跟踪目标,并估计目标状态;
融合算法利用摄像头与雷达的目标信息作为输入(主要是用雷达的dx,摄像头的αL和αR,dy,Vy);雷达传感器优势在于能准确估计纵向距离dx与纵向的相对速度Vx;摄像头优势在于能准确估计横向距离dy,横向相对速度Vy,目标物宽度以及目标种类;
摄像头接口信息:
1.Objects
包括信号的ID,是否探测到的状态信息,数据时间印戳,目标类别,目标存在可能性,目标距本车道角度位置信息等;
2.Lines
车道线ID信息,数据时间印戳,车道线类型及颜色等属性,存在概率,水平曲率,曲率变化率等;
3.Others
摄像头安装位置信息,测量精度,摄像头是否支持等状态信息;
融合优势:
1.能更好估计目标状态;
2.目标分类更准确;
3.车道信息更准确;
4.目标丢失情况减小;
5.相邻车道干扰小;
主控ECU:雷达;
摄像头传感器将探测到的目标,车道线,摄像头状态信息,以及摄像头安装位置信息给到雷达;
摄像头:单目,处理车道线信息,探测与跟踪目标,并估计目标状态;
融合算法利用摄像头与雷达的目标信息作为输入(主要是用雷达的dx,摄像头的αL和αR,dy,Vy);雷达传感器优势在于能准确估计纵向距离dx与纵向的相对速度Vx;摄像头优势在于能准确估计横向距离dy,横向相对速度Vy,目标物宽度以及目标种类;
摄像头接口信息:
1.Objects
包括信号的ID,是否探测到的状态信息,数据时间印戳,目标类别,目标存在可能性,目标距本车道角度位置信息等;
2.Lines
车道线ID信息,数据时间印戳,车道线类型及颜色等属性,存在概率,水平曲率,曲率变化率等;
3.Others
摄像头安装位置信息,测量精度,摄像头是否支持等状态信息;
融合优势:
1.能更好估计目标状态;
2.目标分类更准确;
3.车道信息更准确;
4.目标丢失情况减小;
5.相邻车道干扰小;
相关文章推荐
- 陀螺仪与加速传感器数据的融合算法解析
- [ROS]一些传感器数据读取融合问题的思考
- 富传感器数据融合与综合决策
- Scale推出传感器融合标注API,为自动驾驶技术更快注入数据燃料
- (2016/02/19)多传感器数据融合算法---9轴惯性传感器
- ekf 传感器数据融合
- 陀螺仪与加速传感器数据的融合算法解析
- 数据融合学习入门
- [转]Web 数据的动态融合(Dynamic Fusion of Web Data 的文章进行翻译)
- Android在待机模式下,无法获得传感器数据的解决办法。
- oauth的融合到discux,涉及数据同步,用户登录验证
- android中listview显示传感器数据
- 详解MPU6050,用STM32读取原始数据,并相互融合算出俯仰角、翻滚角、偏航角
- STM32读取MQ4传感器、DHT11温湿度传感器、GP2Y1014AU0F夏普光学灰尘传感器数据
- Android动态获取传感器数据
- 这才是2018年的技术趋势:云、大数据、IOT深度融合
- 数据融合(data fusion)
- 融合数据仓库:数据仓库、时空数据仓库、语义数据仓库
- Pixhawk之获取传感器数据并更新姿态
- 多客户端传感器数据采集系统