自动驾驶之心多传感器标定全栈系统学习教程

目前应用于自动驾驶感知模块的传感器主要有摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等。摄像头有着分辨率高、速度快、传递的信息丰富、成本低等优势，依赖深度学习对复杂数据的强大学习能力能极大提高环境感知的分类能力；毫米波雷达有着反应速度快、操作简单、无视遮挡等优势，并且能在各种条件下的提供目标有效的位置和速度；激光雷达有着精确的 3D 感知能力、对光线变化不敏感、信息丰富等优势，图像数据无法提供准确的空间信息、毫米波雷达拥有极低的分辨率、激光雷达有着十分昂贵的价格。同时，随着各传感器性能的提升，单一传感器带来了更多的信息，在不丢失有效信息的情况下，提取特征的难度十分巨大。因此，如何高效的处理多传感器数据并对其进行高效的融合是一项极具挑战的任务。