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無人駕駛算法學習:卡爾曼濾波器Kalman Filter(一)
時間 2020-12-30
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1. 引言 在完成傳感器數據的解析和傳感器信息的座標轉換後,我們就會獲得某一時刻,自車座標系下的各種傳感器數據,這些數據包括障礙物的位置、速度;車道線的曲線方程、車道線的類型和有效長度;自車的GPS座標等等。這些信號的組合,表示了無人車當前時刻的環境信息。 由於傳感器本身的特性,任何測量結果都是有誤差的。以障礙物檢測爲例,如果直接使用傳感器的測量結果,在車輛顛簸時,可能會造成障礙物測量結果的突變,
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