【摘 要】
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Environmental perception is a key technology for autonomous driving.Owing to the limitations of a single sensor,multiple sensors are often used in practical applications.However,multi-sensor fusion faces some problems,such as the choice of sensors and fus
【机 构】
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Department of Automation-Shanghai Jiao Tong University Joint Institute,Shanghai Jiao Tong University
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Environmental perception is a key technology for autonomous driving.Owing to the limitations of a single sensor,multiple sensors are often used in practical applications.However,multi-sensor fusion faces some problems,such as the choice of sensors and fusion methods.To solve these issues,we proposed a machine learning-based fusion sensing system that uses a camera and radar,and that can be used in intelligent vehicles.First,the object detection algorithm is used to detect the image obtained by the camera;in sequence,the radar data is preprocessed,coordinate transformation is performed,and a multi-layer perceptron model for correlating the camera detection results with the radar data is proposed.The proposed fusion sensing system was verified by comparative experiments in a real-world environment.The experimental results show that the system can effectively integrate camera and radar data results,and obtain accurate and comprehensive object information in front of intelligent vehicles.
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