智能驾驶感知技术的综述和展望

目录

1 智能驾驶环境感知的目标

1.1 智能驾驶感知技术的概念及其功能

1.2 依托传感器的智能驾驶感知技术

1.3 借助深度学习的智能驾驶感知技术

2 环境感知的方式与途径

2.1 感知技术在智能驾驶领域的应用及其演进

2.2 智能驾驶决策系统的设计与优化策略

2.3 控制技术在智能驾驶中的运用及其面临的难题

3 常见的环境感知算法类型

4 总结

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1****智能驾驶环境感知的目的

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1.1****智能驾驶感知技术的定义和作用

基于计算机视觉的智能驾驶感知技术主要涵盖三个核心方面：环境感知、车辆感知以及行人感知。 其中，环境感知指的是借助计算机对周边环境进行识别与解析，涵盖道路状况、交通标识、路标信息及障碍物等要素；车辆感知则是指利用计算机对各类车辆进行识别与分析，涉及车型特征、行驶速度及行进方向等内容；行人感知则聚焦于通过计算机对行人进行识别与解析，包括行人的具体位置、移动速度及其行走方向等信息。

在推进智能驾驶感知技术的过程中，计算机视觉技术发挥着不可替代的关键作用。借助图像处理、模式识别和机器学习等多种手段，计算机视觉技术能够对车辆所处的周边环境进行全面的识别与分析，进而支撑自动驾驶系统的运行。 举例而言，图像处理技术可用于解析车辆周围的影像数据，并从中提取道路结构