自动驾驶传感器数据处理:Python 如何让无人车更智能?
1. 引言:为什么自动驾驶离不开数据处理?
自动驾驶一直被誉为人工智能最具挑战性的应用之一,而其背后的核心技术正是 多传感器融合与数据处理。
一辆智能驾驶汽车,通常搭载:
- 激光雷达(LiDAR) —— 3D 环境感知,生成点云数据
- 摄像头(Camera) —— 视觉识别,解析道路标志、车辆行人等
- 毫米波雷达(Radar) —— 识别动态物体,检测远距离障碍物
- GPS与IMU(惯性测量单元) —— 提供定位和姿态信息
- 超声波传感器 —— 低速时检测障碍物,适用于自动泊车
但问题来了:
🚗 数据量庞大,如何高效处理?
🚗 传感器之间存在噪声,如何融合数据