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多传感器融合
多传感器融合助力人形机器人感知系统升级
随着人工智能和仿生学的技术突破,人形机器人正从实验室走向服务和工业领域的实际应用。作为其感知系统的核心组成部分,视觉传感器承担着环境建模、目标识别与交互反馈等关键任务。根据Omdia测算,2024-2030年全球人形机器人出货量的年复合增长率将达到84%,从而带动上游视觉传感器需求快速放量。以特斯拉为例,初代Optimus装配了8颗摄像头,覆盖头部、肩部、腰部三个高度。二代的Optimus Gen
Omdia
2025-04-10
483浏览
人形机器人纯视觉与多传感器融合方案对比
点击上方蓝色字体,关注我们当前人形机器人厂商采用的传感器方案大致可以分为两类:纯视觉方案(例如特斯拉、小鹏);多传感器融合方案(例如小米、智元、宇树、优必选等)。其中,大多数多传感器融合方案主要结合深度相机与摄像头进行感知。纯视觉方案:这种方案依赖于摄像头和视觉算法进行环境感知,主要应用于特斯拉和小鹏等厂商的机器人。尽管视觉方案的普适性较强,但在复杂环境下(如低光照或极端天气)可能表现不佳。视觉方
美男子玩编程
2025-02-01
1741浏览
多传感器融合在自动驾驶中的应用趋势探究
编者语:后台回复“入群”,加入「智驾最前沿」微信交流群自动驾驶技术的快速发展加速交通行业变革,为实现车辆自动驾驶,需要车辆对复杂动态环境做出准确、高效的响应,而多传感器融合技术为提升自动驾驶系统的稳定性和安全性提供了关键支持。通过将不同种类的传感器数据整合分析,多传感器融合不仅能够弥补单一传感器的局限性,还大大提升了感知系统的精确性。智能驾驶传感器的种类及技术概述1.1 激光雷达激光雷达(LiDA
智驾最前沿
2024-12-03
554浏览
【智能驾驶】2024汽车雷达行业研究报告:多传感器融合为自动驾驶必由之路,激光雷达或迎来万亿市场|23页可下载
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智享新汽车
2024-09-16
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2024-09-11
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2024-09-01
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2024-08-01
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智享新汽车
2024-07-31
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2024-07-30
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2024-07-29
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智享新汽车
2024-07-28
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智享新汽车
2024-07-19
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智享新汽车
2024-07-18
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智享新汽车
2024-07-15
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自动驾驶多传感器融合之相机与IMU的同步
--关注、星标、回复“40429”--↓↓免费领取:《汽车驾驶自动化分级》(GB/T 40429-2021)↓↓在自动驾驶中,往往认为IMU所在的位置为车体坐标系的原点(不绝对),所以需要计算相机到IMU之间的时空同步。相机与IMU具有互补性:相机在高速运动、光照改变情况下容易失效,但能够获得丰富的环境信息;而IMU能够获得车辆的运动信息,并且不受周围环境的影响,从而弥补相机的不足。可以通过视觉匹
智驾最前沿
2023-12-24
1011浏览
三方联合打造智能座舱多传感器融合解决方案,建立汽车安全领域新标准
6月15日,楚航科技与奥地利知名汽车座舱分析软件供应商Emotion3D,以及专门从事睡眠监测的意大利科技公司SAT签订了战略合作协议,三方将联合开发基于摄像头、毫米波雷达等多传感器融合的舱内活体监测系统。这也是全球智能座舱多传感器融合项目,意在推动舱内感知技术的创新,并在汽车安全领域建立新标准,打造更可靠、更稳定、更精确的舱内疲劳驾驶监测和儿童遗留探测的车载座舱解决方案,从而更好地帮助驾驶员、乘
MEMS
2023-06-19
1539浏览
基于卡尔曼滤波的自动驾驶多传感器融合定位技术详解
--关注、星标、回复“自主泊车”--↓↓领取:自主代客泊车系统总体技术要求↓↓自动驾驶闭环最常用的算法—卡尔曼滤波俗话说“基础不牢,地动山摇”。那作为自动驾驶工程师,各式各样的常用算法就是构建起整个系统的基础,而卡尔曼滤波算法作为贯穿感知、定位、决策和控制整个自动驾驶系统闭环中最常用的算法之一,自然是学习的重中之重。目标追踪需要用到卡尔曼滤波,多传感器融合需要用到卡尔曼滤波,定位建图需要用
智驾最前沿
2023-04-22
1737浏览
一文详解基于多传感器融合的定位和建图系统
点击上方蓝字谈思汽车获取更多汽车网络安全资讯一、传感器介绍IMU(加速度计)的测量频率高,即可以精确的测量到物体的姿态运动,对运动灵敏,同时成本低,体积小,抗干扰能力强,基本上在多传感器融合中是一个必备的传感器。但IMU也有局限性,第一点是测量值存在随机游走的bias,第二点是由于通过积分的形式计算出那个姿态,因此会存在累计误差,导致长时间的积分结果不可靠。因此常是IMU+雷达或IMU+视觉相机进
谈思汽车
2023-04-20
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一文详解基于多传感器融合的定位和建图系统
--关注、星标、回复“26262”--↓↓领取:ISO 26262↓↓传感器介绍IMU(加速度计)的测量频率高,即可以精确的测量到物体的姿态运动,对运动灵敏,同时成本低,体积小,抗干扰能力强,基本上在多传感器融合中是一个必备的传感器。但IMU也有局限性,第一点是测量值存在随机游走的bias,第二点是由于通过积分的形式计算出那个姿态,因此会存在累计误差,导致长时间的积分结果不可靠。因此常是IMU+雷
智驾最前沿
2023-04-14
2191浏览
多传感器融合定位方案:原理与代码实现
高精度定位是当前自动驾驶的基础。随着自动驾驶的日益发展,依靠单一传感器进行定位常常会受到各种限制,比如GPS信号不稳定或者消失、长直走廊或隧道等场景下激光点云发生漂移、轮胎打滑等造成瞬时轮速计异常等。多传感器融合定位的方案能够弥补单一传感器定位的局限,使得定位系统更加鲁棒。但多传感器融合定位是一个庞大的系统,涉及的内容广泛而繁杂,自学难度大,即使大家通过零散的知识点学习到一些知识,也很难系统性地理
传感器技术
2023-04-11
1466浏览
一文浅析自动驾驶多传感器融合
--关注回复“SOA”--↓↓领取:面向智能车辆开发的开放性SOA方案↓↓智能网联汽车,与自动驾驶有什么关系?自动驾驶核心在于车,那智能网联系统又是什么呢?智能网联的载体也是车,但核心是需要连接的网络。一个是汽车内部的传感器和智能控制系统构成的一张网络,另一个是所有汽车连接、共享的网络。网联就是将一台车置身到一张大的网络之中,去交换重要的信息,比如位置、路线、速度等信息。智能网联系统的发展目标就是
智驾最前沿
2022-12-08
1239浏览
一文聊聊自动驾驶多传感器融合
--关注回复“SOA”--↓↓领取:面向智能车辆开发的开放性SOA方案↓↓本文主要内容如下:FOV和BEV的常用方案,对两种视角在视觉检测技术与原理上进行对比,并总结两者的优缺点;两视角下的融合方案进行了总结:尤其是在当前学术界较为“冷门”的毫米波雷达(Radar) 与“热门”的激光雷达(lidar) 的融合方案进行对比,不同于激光雷达,编者提出了自认为较为合适的针对于Radar融合方案。一、FO
智驾最前沿
2022-08-04
1640浏览
自动驾驶路线之争,多传感器融合才是发展趋势
多传感器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,涉及内容广泛且繁杂,包括传感器的标定、数据处理、 SLAM 、滤波等。自学入门难度大,通过课程学习,不仅可以充分交流学习的效果,而且可以学到多传感器融合的主要内容及落地经验,最终实现激光雷达+ GPS + IMU +轮速计的传感器融合的定位系统。多传感器融合定位-第7期扫码咨询客服备注【719】,优先通过哦!
传感器技术
2022-07-19
1193浏览
对自动驾驶多传感器融合的一些思考
前言本文主要总结了我前段时间的工作,主要内容如下:FOV和BEV的常用方案,对两种视角在视觉检测技术与原理上进行对比,并总结两者的优缺点;两视角下的融合方案进行了总结:尤其是在当前学术界较为“冷门”的毫米波雷达(Radar) 与“热门”的激光雷达(lidar) 的融合方案进行对比,不同于激光雷达,编者提出了自认为较为合适的针对于Radar融合方案。文章仅作为自己学习总结和知识分享,如有不妥和错误,
汽车电子与软件
2022-06-30
1742浏览
自动驾驶的未来,多传感器融合方案分析
--后台回复“40429”----领取《汽车驾驶自动化分级》(GB/T 40429-2021)--传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础,在实现自动驾驶的各个阶段都必不可少。自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的相互配合。摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器获取图像、距离、速度等信息,扮演眼睛、耳朵的角色。决策规划模块分析处理信息,并进行判断、下达指令,扮演大脑的角色。控制模块及车身机构负责执行指令
智驾最前沿
2022-03-04
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