牛津大學對牛津的一部分城市道路進行了多次測量，相較於其餘同類自動駕駛資料集補全了公釐波雷達自動駕駛資料集（目前已有影象、雷達、gps/imu等資料集，且分別對應於到多目標跟蹤任務，多目標跟蹤與分割任務，深度任務，多目標檢測任務，道路劃分任務，語義分割任務）。
圖1 fft資料
該圖為原始的fft後的結果，縱座標表示機械掃瞄對應的每乙個方位，由於每轉掃瞄400次，因此將360°分成了400行。橫座標表示不同的距離，一共有3768個距離。
圖2 極座標下雷達資料
圖3 極座標和笛卡爾座標系下的雷達資料
左圖為極座標下的雷達檢測資料，右圖為笛卡爾下資料。根據sdk中提供的樣例資料可以明顯看到，車輛周圍的道路情況和運動的車輛。（由於車輛在運動，該專案並沒有使用運動補償，因此，所有靜止目標都相對於車輛在做相對運動，能夠獲取道路中的靜止路況情況）。
多感測器融合研究（三）
過去幾個月找工作，有段時間沒有推進感測器融合方面的研究了，最近工作基本已經定下來了，可以繼續研究推進下研究。結論 本文基於公釐波雷達和ccd攝像機基礎上，對它們的資訊進行了d s融合，其融合效果能正確識別障礙物及障礙物的距離 方位 寬度和高度，後續研究重點是光照和陰影影響。於該 於該 結論 本文提出...
多感測器融合
2018年，l3等級的自動駕駛汽車陸續出現在市場上。奧迪的第一款l3自動駕駛汽車奧迪a8旗艦轎車，也是全球首款達到l3級別的自動駕駛量產車。以自動駕駛功能在高速公路上行駛，時速為60km h或者更低。駕駛員無需時刻監控駕駛環境。在當時，奧迪a8為何這麼牛？它是如何達到l3水平的呢？豐富的感測器功不可...
多感測器資料融合
隨機類 加權平均 卡爾曼濾波 多貝葉斯估計 ds證據理論 產生式規則 人工智慧類 模糊邏輯理論 神經網路 粗集理論 專家系統 隨機類方法 加權平均 卡爾曼濾波 貝葉斯估計 基於貝葉斯估計的資料融合方法及應用 貝葉斯估計為資料融合提供了一種手段，是融合靜環境中多感測器高層資訊的常用方法。它使感測器資訊...