自動駕駛技術(shù)已經(jīng)成為了當前科技發(fā)展的熱點，各大車企都在加緊研發(fā)自動駕駛技術(shù)。在自動駕駛技術(shù)當中，淺層技術(shù)是最基礎(chǔ)的技術(shù)之一。淺層技術(shù)的主要作用是將各種傳感器獲取到的數(shù)據(jù)進行預處理，為下一步的處理提供更加準確的輸入數(shù)據(jù)。本文將分析自動駕駛淺技術(shù)基層的分析。
首先，淺層技術(shù)是自動駕駛系統(tǒng)當中必不可少的技術(shù)之一。淺層技術(shù)主要包括傳感器數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)融合等多個方面。傳感器數(shù)據(jù)采集就是獲取車輛周圍的環(huán)境信息，包括車輛前方、后方、左右兩側(cè)以及天空等方面。數(shù)據(jù)預處理即對采集到的傳感器數(shù)據(jù)進行濾波、配對、分段等處理過程。數(shù)據(jù)融合就是將多種傳感器的信息結(jié)合起來，為下一步的處理提供更加準確的輸入。
其次，各種傳感器是自動駕駛淺層技術(shù)的重要組成部分。自動駕駛系統(tǒng)當中，包括了激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多種傳感器。激光雷達用于獲取車輛周圍物體的精確距離信息，攝像頭用于獲取路況信息、交通標志信息、車道線信息等，毫米波雷達用于獲取車輛周圍的物體形狀、物體速度等信息。
最后，傳感器數(shù)據(jù)的預處理和融合是自動駕駛系統(tǒng)當中淺層技術(shù)的核心。預處理過程中主要包括了濾波、分割、配對等多個步驟。濾波的目的是去除一些無用的信號，保留高質(zhì)量、高信噪比的信息。分割的過程主要是將采集到的數(shù)據(jù)進行分段處理，每一段數(shù)據(jù)都包含了相應(yīng)的物體信息。配對的過程就是將多種傳感器的數(shù)據(jù)進行匹配，從而得到全面、準確的數(shù)據(jù)信息。融合的過程就是將多種傳感器獲取到的信息進行整合，從而得到更加全面、準確的數(shù)據(jù)信息。
總之，自動駕駛淺技術(shù)基層的分析是自動駕駛技術(shù)中非常重要的一環(huán)，是自動駕駛系統(tǒng)中的基礎(chǔ)技術(shù)之一。各種傳感器的數(shù)據(jù)采集、處理和融合是很重要的技術(shù)內(nèi)容，不僅可以提供更加準確的輸入數(shù)據(jù)，也可以為下一步的自動駕駛技術(shù)提供堅實的基礎(chǔ)，為實現(xiàn)更加智能的自動駕駛系統(tǒng)打下堅實的基礎(chǔ)。