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智能汽车自动驾驶系统多传感器融合感知中的不确定性估计.docx
资料介绍
智能汽车自动驾驶系统多传感器融合感知中的不确定性估计
摘要：不确定性估计是自动驾驶多传感器融合感知的重要技术，通过量化感知结果的不确定性，为决策规划提供可靠性的参考信息。本文系统分析了不确定性估计在多传感器融合感知中的应用，涵盖不确定性来源、贝叶斯深度学习、模型不确定性、数据不确定性以及融合不确定性传播，深入探讨了不确定性估计在自动驾驶感知中的工程实践与价值。
一、引言
在自动驾驶感知系统中，感知结果总是不确定的。传感器的噪声、算法的局限、环境的复杂性都导致感知结果存在不确定性。传统的感知系统输出确定性的检测结果，忽略了感知结果的不确定性，导致决策规划模块无法区分可靠与不可靠的感知信息。不确定性估计通过量化感知结果的不确定性，为决策规划提供可靠性的参考信息，使系统在感知不确定时采取保守的决策策略，在感知确定时采取高效的决策策略。2026年，不确定性估计已成为自动驾驶感知系统研究的前沿方向，在目标检测、语义分割、深度估计等任务中得到了初步应用。
二、不确定性来源
2.1 传感器噪声
传感器噪声是感知不确定性的基本来源，包括摄像头的散粒噪声、热噪声，激光雷达的测距噪声，毫米波雷达的测量噪声等。传感器噪声导致的感知不确定性可以通过传感器标定与噪声建模来量化。
2.2 算法局限
算法局限导致感知不确定性，包括目标检测模型在遮挡、小目标、低光照等场景中的性能下降，语义分割模型在边界区域的分类不确定性。
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