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无人驾驶技术入门(十三) 手把手教你写卡尔曼滤波器

无人驾驶技术入门(十三) 手把手教你写卡尔曼滤波器

内容简介

       无人驾驶技术入门软件篇已经介绍了传感器数据的解析和传感器信息的坐标转换,这两步完成后,我们就会获得某一时刻,自车坐标系下的各种传感器数据,这些数据包括障碍物的位置、速度;车道线的曲线方程、车道线的类型和有

效长度;自车的 GPS 坐标等等。这些信号的组合,表示了无人车当前时刻的环境信息。
      由于传感器本身的特性,任何测量结果都是有误差的。以障碍物检测为例,如果直接使用传感器的测量结果,在车辆颠簸时,可能会造成障碍物测量结果的突变,这对无人车的感知来说是不可接受的。因此需要在传感器测量结果的基础上,进行跟踪,以此来保证障碍物的位置、速度等信息不会发生突变。
      最经典的跟踪算法莫过于卡尔曼老爷子在 1960 年提出的卡尔曼滤波器。在无人车领域,卡尔曼滤波器除了应用于障碍物跟踪外,也在车道线跟踪、障碍物预测以及定位等领域大展身手。

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