自动驾驶核心技术解析：Apollo感知算法详解

在进阶课程⑲中，"Apollo感知之旅——感知算法.pdf"深入探讨了自动驾驶系统中的关键模块——感知算法。感知在自动驾驶中扮演着至关重要的角色，它就像车辆与环境之间的“眼睛”和“耳朵”，直接影响系统的整体性能。 首先，课程强调了传感器在感知系统中的核心地位。自动驾驶系统主要依赖雷达、激光雷达（Lidar）、视觉传感器等多种传感器获取环境信息。雷达感知，尤其是毫米波雷达，以其无线特性广泛应用于防撞预警等场景，因其能够提供位置、形状、运动特性和轨迹等信息，具有极高的实用价值。然而，雷达的局限性也需要注意，如功耗和尺寸限制可能影响其在某些智能设备上的部署。 针对不同的传感器，感知算法有着特定的处理方法。针对激光雷达的点云数据，课程介绍了两种检测算法：启发式算法Ncut和深度学习算法CNNSeg。Ncut算法基于空间平滑性假设，通过对点云进行预处理和图分割来识别障碍物，虽然直观易懂，但面对复杂环境如草丛和绿化带时，由于缺乏语义信息，可能效果有限。相比之下，深度学习算法CNNSeg利用神经网络处理点云，能够更精确地识别障碍物，但可能需要更多的训练数据和计算资源。 视觉感知部分则涵盖了深度学习的检测和分割技术，如物体识别、跟踪、2D-to-3D转换以及多相机融合，这些都是提高感知精度的重要手段。此外，课程还提及了红绿灯检测算法，这对于城市驾驶环境的理解至关重要。 雷达检测和超声波检测算法同样重要，尽管它们通常用于近距探测，但依然是感知系统的一部分，能提供额外的信息补充。雷达技术的持续发展，使得这些传感器在更多智能设备中找到了应用空间。 进阶课程深入剖析了感知算法的关键知识点，不仅涉及技术原理，还包括实际应用的考量，帮助读者理解如何设计和优化适应各种传感器的感知系统，从而提升自动驾驶系统的整体效能。