近日,Waymo终于实现了将真正的自动驾驶汽车带到城市街道上的承诺;今年10月,百度也曾宣布将在北京全面开放自动驾驶出租车服务。
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自动驾驶热度越来高,大家的关注程度也不断升高,其背后的核心技术也是大家关注的焦点之一。
(来源于网络) 精准定位技术是移动机器人、自动驾驶等领域的核心技术。多传感融合是一项综合性的前沿技术,已成为自动驾驶及机器人的主流定位方案。将多个传感器信息进行融合的技术,能够弥补单个传感器的局限,使得定位使得定位更加精准,具备更好的鲁棒性。
目前从事移动机器人、自动驾驶相关的伙伴,在项目中经常会用到多个传感器融合的方案,但是实践项目落地中,如何优化融合方案?有新的传感器融合时,又该如何优化框架并落地实现呢? 多传感器是一个比较庞大的系统,涉及的内容广泛而繁杂,自学难度大,很多大佬在知乎分享干货内容,但大家很难通过零散的知识点达到系统学习的效果,更难了解到落地经验的精髓。那么,怎样高效学习多传感器融合的主要内容,先要从零开始,亲手搭建前端-回环检测-基于滤波-基于图优化的融合定位解决方案,又应该怎么做呢?
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原文标题:激光雷达+GPS+IMU+轮速计的传感器融合的定位系统
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自动驾驶汽车在隧道、山区如何精准定位?

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