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自动驾驶感知.docx
资料介绍
自动驾驶感知：技术原理、核心模块与发展趋势
一、自动驾驶感知的核心定位
自动驾驶系统通常分为感知层、决策层、执行层三个核心模块，感知层是自动驾驶的“眼睛”与“大脑输入端”，承担着环境信息采集、处理与语义理解的核心任务，其性能直接决定了自动驾驶系统的安全性与可靠性。感知层的核心目标是通过多类传感器采集车辆周边的环境数据，经过算法处理后，输出自动驾驶场景中关键元素的位置、类别、运动状态、可通行区域等核心信息，为决策层规划行车路径、做出驾驶动作提供可靠依据。
不同于人类驾驶员依靠双眼与大脑经验完成环境感知，自动驾驶感知需要完全依靠硬件传感器与人工智能算法完成全场景信息的自动化解析，需要适配雨天、雾天、夜间、强光逆光、城市拥堵、高速快速等各类复杂工况，对算法精度、推理速度、鲁棒性都有着极高要求。在自动驾驶分级标准中，从L2级辅助驾驶到L5级完全自动驾驶，对感知系统的覆盖范围、识别精度、故障容错能力要求逐级提升，感知技术的迭代也是推动自动驾驶分级落地的核心动力。
二、主流传感器技术路线
自动驾驶感知系统依靠传感器完成原始数据采集，当前主流应用的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达四类，不同传感器有着不同的性能优势与短板，当前行业主流方案分为纯视觉路线与多传感器融合路线两大类。
（一）各类传感器的特性对比
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