自动驾驶 雷达 摄像头

文章阐述了关于自动驾驶雷达匹配方法，以及自动驾驶 雷达 摄像头的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶系统的定位方法有哪些
• 2、激光雷达SLAM包括以下几种方案:
• 3、自动驾驶系列:激光雷达建图和定位(NDT)
• 4、新速腾ACC模块匹配方法
• 5、传感器融合:毫米波雷达+摄像头(一)

自动驾驶系统的定位方法有哪些

目前使用最广泛的自动驾驶定位方法包括融合全球定位系统（GNSS，GlobalNavigationSatelliteSystem）和惯性导航系统（INS，InertialNavigationSystem）。其中，GNSS的定位精度由器件成本决定，一般在几十米到几厘米级别之间，精度越高，成本也越贵。

自动驾驶中的激光雷达建图和定位主要通过以下方式实现：NDT算法概述：NDT是一种高效、精确的点云配准算法，特别适用于自动驾驶中的点云建图与定位任务。它通过将预先构建的高精度地图转换为多维度的正态分布，并以每个空间位置为中心分配一个正态分布概率密度，来反映该位置被点云数据占据的可能性。

自动驾驶定位的实现可以借助多种方式。目前，比较流行的定位技术包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性导航系统（INS）、激光雷达（LIDAR）和相机视觉等。通过这些技术的组合运用，可以实现针对不同场景的不同定位方案。

PTAM：分离跟踪与映射，***用关键帧策略提高系统效率。 DTAM：首个直接方法，实现密集映射与跟踪，显著提升精度。 SVO：融合特征与直接法，并行处理运动和映射，实时性能优越。 VISLAM： 如VIORB，基于ORBSLAM的扩展，结合IMU数据提升定位精度。

包括数据收集、清洗、自动化识别和人工检查，以及后处理和验证，旨在确保地图信息的准确性。面临成本和复杂性的挑战，包括传感器成本、海量数据管理和处理复杂地图信息的需求。定位技术的作用：定位系统是自动驾驶的另一关键技术，要求厘米级精度和低延迟。

自动驾驶中点云配准是构建地图定位系统的关键技术，其中ICP（Iterative Closest Point）和NDT（Normal Distributions Transform）是两种常用方法。以下将详细介绍这两种方法的基本概念、区别与联系。ICP配准 ICP方法主要解决的是点云之间的配准问题。

激光雷达SLAM包括以下几种方案:

1、直接法：以ICP和NDT系列为代表，直接法能迅速计算出激光的位姿，通过多帧联合优化提高精度。此方案简单有效，常用于激光雷达的多程对齐。 基于特征的匹配（LO）：以LOAM及其改进方案A-LOAM/F-LOAM为例，通过寻找线面特征并匹配计算帧间位姿，结合多帧位姿进行BA优化。

2、Gmapping ，Gmapping算法是目前基于激光雷达和里程计方案里面比较可靠和成熟的一个算法，它基于粒子滤波，***用RBPF的方法效果稳定，许多基于ROS的机器人都跑的是gmapping_slam。gmapping的作用是根据激光雷达和里程计（Odometry）的信息，对环境地图进行构建，并且对自身状态进行估计。

3、SLAM系统由五个关键模块组成，包括传感器数据***集、视觉里程计运动估算、后端误差优化、三维建图和回环检测，通过这些模块协同工作，构建和维护准确的地图信息。激光SLAM尤其在稳定性方面表现出色，室内通常***用二维激光雷达，室外则用三维。实验中，通过键盘控制福来轮底盘小车进行SLAM建图，实现自主导航。

4、根据传感器类型，SLAM算法主要分为二维激光SLAM、三维激光SLAM和视觉SLAM。其中，Cartographer、Karto等算法适用于二维激光SLAM，LIO-SAM、LOAM系列适用于三维激光SLAM，ORB-SLAMVINS-Fusion等则是视觉SLAM的主流方案。SLAM算法一般包含前端和后端。

自动驾驶系列:激光雷达建图和定位(NDT)

1、P5的智能化组合拳 小鹏汽车的XPILOT5自动驾驶辅助系统是全球唯二全栈自研系统。为了实现更安全高效的智能驾驶，这次小鹏送上了一整套“硬件全家桶”——2个激光雷达、12个超声波传感器、5个毫米波雷达、13个高感知摄像头、1套亚米级高精定位单元等多种感知硬件，对环境进行视觉+雷达360°双重感知。

2、华为的激光雷达定位为中距激光雷达，最远可达到150米的探测距离，其水平视野可达到FOV120度的视角，具有真正可量产商用的车规级能力。“我们标准的高阶自动驾驶***用了3颗激光雷达，未来需要***用多少，和性能提升以及平台算力的要求有关。”王军透露。

3、【太平洋汽车网】自动驾驶汽车靠LIDAR（激光雷达）识别道路，自动驾驶汽车可以识别行人，精确感知车道线方向，沿车道变化过弯，同时能够识别前方车辆及限速标志，控制自车车速。

4、激光雷达在多个领域发挥重要作用。在无人驾驶领域，它通过发射激光束并接收反射光，精确测量周围物体的距离和形状，构建高分辨率的三维环境地图，为车辆提供精确的定位信息，识别道路、行人、其他车辆等目标，帮助车辆规划安全的行驶路线，是实现自动驾驶的关键传感器。

5、只有通过准确的定位，自动驾驶技术才能更好地实现。自动驾驶定位的实现可以借助多种方式。目前，比较流行的定位技术包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性导航系统（INS）、激光雷达（LIDAR）和相机视觉等。通过这些技术的组合运用，可以实现针对不同场景的不同定位方案。

6、决策算法技术 决策算法技术是自动驾驶汽车中的最核心技术之一。包括先进的决策算法在内的综合视觉技术、传感器技术以及定位技术帮助汽车快速地识别、理解和及时应对环境和事件的变化。

新速腾ACC模块匹配方法

ACC自适应巡航是一种智能驾驶辅助系统，它融合了排队辅助和智能紧急制动功能，以及主动式安全带。要开启这个系统，首先，确保使用合法钥匙。通过连接解码器，进入防盗控制系统，选择匹配功能，输入通道号00，确认后仪器会询问是否清除已知数值，按确认键以继续。

大众速腾遥控钥匙匹配方法步骤：！-- 首先，确保所有车门关闭并锁定！--。然后，在10秒内，连续插入并拔出点火钥匙6次，其中第6次需保持在点火开关位置。接着，将点火开关旋转至ON状态，同时按下遥控器的任意按钮。此时，危险警告灯会闪烁两次，这就标志着遥控器的设定已经成功完成。

在副驾驶座位下方，有两个显眼的***按钮，只需轻轻捏住并向下拉，挡板即可打开。进一步拆下挡板和***按扣，保险丝盒就会显现出来。对于16款速腾而言，具体到ACC保险盒的位置，它位于中控台左侧，靠近驾驶员脚部上方，被一个盖板遮盖。

款速腾保险盒ACC在中控台左侧，驾驶员脚部上方盖板里面。以速腾2016款230TSI25周年纪念版为例，其车身结构为4门5座三厢车，车身尺寸分别是：长4655mm、宽1780mm、高1453mm，轴距是2651mm。

在16款速腾上，ACC模块位于中控台的左侧，具***置是在驾驶员脚部上方的盖板内部。以速腾2016年特别版230TSI25周年纪念车型为例，该车是一款四门五座的三厢轿车，车身尺寸为：长4655mm、宽1780mm、高1453mm，轴距为2651mm。

大众速腾钥匙的设置方法：从锁芯中拨出点火钥匙。从保险丝盒上拆卸“车身控制模块编程”保险丝。关闭所有车门。关闭举升门。将点火钥匙插入点火起动开关锁芯。将点火开关拨到ACC。

传感器融合:毫米波雷达+摄像头(一)

自动驾驶技术的发展依赖于多种传感器的融合应用，以提升系统的可靠性。常用传感器包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达。这些传感器各有优势和局限性，因此高效融合多传感器数据成为了感知算法研究的热点。毫米波雷达在自动驾驶中的应用逐渐增加，但其数据融合问题成为亟待解决的挑战。

自动驾驶感知技术的传感器主要为摄像头、激光雷达和毫米波雷达。各传感器各有优缺点，且能相互补充。融合多传感器数据成为感知算法研究的热点之一。本文聚焦于激光雷达与摄像头的融合方法，主要介绍基于深度学习的主流融合算法。毫米波雷达与摄像头融合的相关内容，可参见专栏的另一篇文章。

自动驾驶应用中，多传感器融合是提升系统可靠性的关键。常用的传感器包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达。每种传感器都有其优势与局限性，毫米波雷达在自动驾驶车辆中的应用日益广泛，其数据与图像数据的融合成为了亟待解决的问题。毫米波雷达的数据通常以点云形式呈现，点包含坐标、RCS和Doppler信息。

核心组件要求：域控制器：作为集成者和决策者，域控制器是自动驾驶系统的核心。它必须具备多传感器融合、定位与路径规划、决策控制以及无线与高速通讯等关键能力。

在雷达之外，还有其他远程或无线传感选项，如摄像头、光探测与测距（LiDAR）与超声波，但它们存在工作范围限制、环境限制和成本较高问题。相比之下，雷达提供了更好的解决方案，尤其是隐私法限制了其他常见传感器的使用。尽管如此，雷达缺乏对象分类能力，且检测稀疏。

关于自动驾驶雷达匹配方法，以及自动驾驶 雷达 摄像头的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。