自动驾驶中的数据融合,汽车自动驾驶数据标注

自动驾驶数据类型因传感器采集形式不同而不同。目前自动 驾驶中常用的类型主要有图像、点云、视频。其中，图像标注包括:关键点、矩形框、多边形、三维框、折线、语义分割、OCR识别等。点云标注包括:点云分割、2d3d 融合、连续帧标注等。作为领先的标注服务提供商自动 驾驶数据，付曼科技自主研发的平台MindFlowSEED包含了上面提到的所有标注工具，符合自动驾驶所有场景标注的要求。

就-2 驾驶技术而言，我们可以依靠环境感知、高精度语义地图、数据driven驾驶决策和产品级软件。正是通过这些核心技术，Momenta让无人驾驶驾驶成为可能。1.环境感知道路识别:在黑暗、背光、恶劣天气和缺乏清晰车道线的情况下，可以高性能地识别多车道、交通标志和信号以及可行驶区域。行人识别:通过检测行人，识别人体特征点，了解行人的姿态和行为意图，准确估计行人与汽车的距离。

第二，高精度语义地图通过提取众包车辆拍摄的2D图像的语义点，重构道路、交通标志、信号和周围环境的三维位置。那么融合GPS和IMU 数据可以创建更精确的地图。该方案的成本远低于LiDAR方案，且更具可扩展性和商用性。三。数据Driven驾驶Decision数据Driven驾驶决策，类似于打造一个拥有1000亿公里驾驶经验的智能司机。众包路测可以让我们在高精度的语义地图中获取海量的驾驶轨迹。

近年来，各行业纷纷跨界加入造车行列，更不用说造车多年的国外手机巨头和投资纯电动汽车的科技互联网巨头了。国内科技公司也跃跃欲试，如阿里巴巴、华为、百度、小米、滴滴出行等。除了这些高科技企业，还有新兴的-2驾驶初创企业，如马骁智行、文远智行、AutoX、绞盘科技、主线科技等。巨星未来、汽车贝瑞、弘景之家等专注于私家车研发的新型一流供应商自动驾驶；以及纯电动汽车起家的蔚来、小鹏、理想等造车新势力都加入了汽车产业链，推动了汽车电动化、智能化的进程。

/Image-10/自动驾驶汽车的传感器有高智能摄像头、激光激光器等。，而且还会有未来的V2X技术。通过这些技术，我们可以感知各种情况，比如路上人和车的位置、速度和方向；当地天气情况、路况、路况变化等信息。这些信息被传输到云端，在那里进行进一步的处理融合，机器学习，分析等。，再发送给即将再次到达该区域的车辆，同时为高精度实时交通做出贡献。当然，有些信息可能会通过DSRC等技术快速分享给周边车辆、行人等交通参与者，而不需要经过云端。

关于谷歌无人驾驶驾驶技术不是简单的激光传感器，或者大型数据应用。我肤浅地说说自己对其2014版的看法，首先，它需要的是自我定位，结合谷歌地图、gps等。，确定了这个之后，就需要确定道路上其他人和车辆的位置，这就需要借助车上的激光传感器和一套先进的算法。仅仅确定这些是不够的，还需要预算安全距离和其他人、车、物的运动轨迹，这个算法比较复杂。从官方演示算法来看，车、人、物都。