自动驾驶中的9种传感器相结合算法

，因为不会开展单个检验。 检验是在360°的全景平面图上未完成的。

✅ 这有几个优点，代为阅读。

这是“排他混合”的两个例子。当我们用作独创Core时，会相遇另外两种各种类型的混合。

无线电和闪光灯相互间按具象行政级别的数据混合平面图：

按市场竞争行政级别的射频混合

对射频混合解法开展分类的再一一种原理是按市场竞争行政级别。

在具象行政级别，难题是“什么时候”混合不该再次发生。 在排他行政级别，它是关于“在哪里”的。 在市场竞争行政级别，难题是“混合不该继续做什么？

同样，有3种可能。

市场竞争混合

市场竞争混合是称之为射频用以完全相同目的。例如，当同时用作无线电和激光无线电来检验红绿灯时。这里再次发生的数据混合流程叫继续做冗余，用作词“市场竞争”。

也就是说混合

也就是说混合是称之为用作各有不同的射频观察各有不同的布景来获取我们用作其他模式无法获的东西。例如，用作多个闪光灯构建全景平面图时。由于这些射频相互多余，用作词“也就是说”。

协同混合

再一，协同混合是关于用作两个或格外多射频来造成了一个从新布景，但是关于同一个某类的。例如，在用作2D射频开展3D照相或3D重建时。

渴望这篇撰文可以渴望您格外好地明白如何用作射频混合，以及如何区别于各有不同的混合解法。

混合多半由正确性解法未完成，例如卡尔曼滤波筒。我们可以混合数据来估计值表面的飞行速度、所在位置或类型。

译自：Learn Self-Driving Cars, Computer Vision, and cutting-edge Artificial Intelligence

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