自動駕駛技術中使用的算法和濾波器
如何部署軟件中的算法和濾波器,以增強傳感器數據的可用性和應用性
自動駕駛人工智能

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文章目錄
- 一、介紹
- 二、自動駕駛的算法
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- 2.1 感知算法
- 2.2 本地化算法
- 2.3 映射算法
- 2.4 規劃算法
- 2.5 控制算法
- 2.6 過濾 器
- 2.7 卡爾曼濾波器
- 2.8 顆粒過濾器
- 2.9 算法複雜性
- 三、算法和濾波器在自動駕駛技術中的部署
- 四、算法和篩選器的部署
- 五、結論
一、介紹
自動駕駛技術是一個複雜的領域,它依賴于算法和過濾器來解釋傳感器數據、做出決策和控制車輛。在本節中,我們将探讨自動駕駛技術中使用的不同類型的算法和過濾器,并用通俗易懂的語言來解釋它們。
二、自動駕駛的算法
2.1 感知算法
感知算法用于識别車輛周圍環境中的物體。這些算法依賴于來自攝像頭、激光雷達傳感器、雷達傳感器和其他傳感器的傳感器數據。使用機器學習算法處理數據,以識别其他車輛、行人和路标等對象。這些算法可以識别傳感器數據中的模式,從而使它們能夠區分不同的對象。

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2.2 本地化算法
定位算法用于确定車輛的精确位置。這些算法依賴于來自 GPS 模塊和傳感器(如激光雷達和雷達)的數據。将數據與環境地圖進行比較,以确定車輛的位置。該算法還可以考慮高程和道路坡度變化等因素。
2.3 映射算法
地圖算法用于創建車輛周圍環境的詳細地圖。這些地圖包括有關道路标記、交通信号燈和環境其他要素的信息。映射算法還可以考慮環境随時間的變化,例如新建築或道路封閉。
2.4 規劃算法
規劃算法用于根據感知、定位和映射算法的輸入爲車輛生成駕駛計劃。這些算法考慮了交通模式、速度限制和環境中的障礙物等因素。規劃算法根據這些因素生成車輛要遵循的路線。
2.5 控制算法
控制算法用于控制車輛的速度、方向和加速度。這些算法接收來自規劃算法的輸入,并向車輛的執行器發送命令以控制其運動。控制