自动驾驶感知算法综述
时间: 2023-10-22 16:29:26 浏览: 98
自动驾驶感知算法综述是关于自动驾驶系统中用于感知环境的算法的一份综合调查报告。其中涉及的算法包括图像处理、道路检测、目标检测和3D物体检测等。引用中的《2.3D Object Detection from Images for Autonomous Driving: A Survey》是一份关于从图像中进行三维物体检测的综述,主要探讨了目前用于自动驾驶的图像处理算法和相关技术。引用的《3.End-to-End Deep Learning of Lane Detection and Path Prediction for Real-Time Autonomous Driving》是一篇关于利用深度学习进行车道检测和路径预测的文章,该方法可以实时地进行自动驾驶车辆的车道线检测和路径规划。引用的《3.A Survey of Robust LiDAR-based 3D Object Detection Methods for autonomous driving》则是对基于激光雷达的三维物体检测方法进行的一项调查研究,该研究主要关注激光雷达在自动驾驶中的应用,并介绍了一些具有鲁棒性的方法用于检测和识别环境中的三维物体。综合这三个引用,我们可以获得关于自动驾驶感知算法的全面综述。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [自动驾驶感知/定位/部署全栈算法综述汇总](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/126113336)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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