本技术可以先获取视觉传感器的第一精度信息和雷达的第二精度信息,并可以基于第一精度信息和第二精度信息确定与视觉传感器采集的数据对应的第一权重,以及与雷达采集的数据对应的第二权重。之后可以第一权重和第二权重,对视觉传感器采集的数据和雷达采集的数据进行融合。由此,即使车辆上的视觉传感器和雷达中的一个传感器对障碍物进行检测时的精度降低,也可以基于另一个传感器采集的障碍物的数据准确的确定车辆与车辆前方的障碍物之间的距离,从而确保车辆的安全行驶。此外,由于将视觉传感器采集的数据和雷达采集的数据进行融合,可以实现两个传感器采集的数据相互校正,起到互补的作用,相较于单个传感器采集的数据而言,融合后的数据的精度较高。
通过该成果的实施研发出的技术应用到高级辅助驾驶中,技术水平达到行业领先的技术水平,适用于数据采集的使用需求,且使用该技术的高级辅助驾驶设备已通过检测,进入大批量生产阶段。
团队现有成员30余人,成员本科以上学历占比100%,2名高级工程师,主要从事自动驾驶仿真技术开发、辅助驾驶功能开发、芯片开发等方向的研究工作,团队成员具有多年自动驾驶行业的从业经验,研发能力突出。
评价单位:- (-)
评价时间:2023-02-25
赵夫涛18226731707主任助理浙江大学技术转移中心
浙江大学技术转移中心
主任助理
综合评价
该项目主体内容为对基于多传感器数据融合的驾驶行为识别方法的研究,项目符合国家产业政策,对促进当地行业技术进步、扩大就业、增加地方税收,起到了积极的推动作用。
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