资料介绍
为了实现自主决策和驾驶控制,无人驾驶汽车(AV)配备了传感器,利用5G等通信技术的进一步进步,既可以感知周围环境,也可以感知远处的环境。与此同时,同人类一样,当地的知觉将 继续是近距离控制车辆的有效手段。另一方面,扩展感知允许对遥远事件的预期,并产生更智能的行为,在尊重一套标准(安全、能源管理、交通优化、舒适度)的同时,引导车辆到达目的地。 尽管传感器技术在近年来的有效性和适用性方面取得了显著的进步,但传感器仍然可能由于噪声、环境条件或制造缺陷等因素而失效;因此,在任何自动驾驶任务中都不建议依赖单个传感器。 实际的解决方案是将多个具有竞争力和互补性的传感器结合起来,协同工作,以克服各自的缺点。在文章中提供了一个全面的回顾的最先进的方法,以提高在短程或本地车辆的环境中AV系统 的性能。具体来说,它重点关注最近使用深度学习传感器融合算法进行感知、定位和绘图的研究。文章的结论是强调当前的一些趋势和未来可能的研究方向。
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