智能网联汽车，与自动驾驶有什么关系？自动驾驶的核心在车，那么什么是智能网联系统呢？智能网联的载体也是汽车，但核心是需要连接的网络。一个是由车内传感器和智能控制系统组成的网络，一个是所有汽车连接共享的网络。互联网连接就是把汽车放在一个大网络中，交换重要的信息，比如位置、路线、速度等信息。智能网联系统的发展目标是通过汽车内部传感器和控制系统的设计优化，提高汽车的安全性和舒适性，使汽车更加人性化。当然，最终的目标还是要实现无人驾驶。自动驾驶汽车的三大核心辅助系统：环境感知系统、决策与规划系统、控制与执行系统。环境感知系统在智能网联系统中扮演什么角色？什么是上下文感知技术，它的主要内容是什么？环境感知主要包括传感器、感知和定位三个方面。传感器包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波。不同的传感器被放置在车辆上以收集数据、识别颜色和测量距离。智能汽车要想利用传感器获取的数据实现智能驾驶，就必须将传感器获取的数据经过（感知）算法处理并计算成数据结果，实现车、路、人的信息交换，从而车辆可以自动分析车辆行驶是否安全或危险，车辆可以根据人的意愿实现智能驾驶，最终代替人做决定，实现无人驾驶的目标。那么这里就会出现一个关键的技术问题。不同的传感器起着不同的作用。多个传感器如何扫描数据形成完整的物体图像数据？多传感器融合技术摄像头的功能主要是识别物体的颜色，但会受到阴雨天气的影响；毫米波雷达可以弥补摄像头受雨天影响的劣势，可以识别较远距离的障碍物，如行人、路障等，但无法识别障碍物的具体形状；激光雷达可以弥补毫米波雷达无法识别障碍物具体形状的缺点；超声波雷达主要识别车身上的近距离障碍物，广泛应用于车辆停放过程中。为了融合不同传感器采集的外部数据，为控制器实施决策提供依据，需要通过多传感器融合算法进行处理，形成全景感知。什么是多传感器融合（融合算法处理），融合算法主要有哪些？多传感器融合的基本原理就像人脑对信息进行综合处理的过程。它对各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致解释。在这个过程中，需要充分利用多源数据进行合理控制和使用，而信息融合的最终目的是基于各个传感器获得的单独观测信息，通过多层次和信息的多方面组合。这不仅利用了多个传感器的相互协作，还综合处理了来自其他信息源的数据，提高了整个传感器系统的智能化程度。多传感器数据融合的概念首先应用于军事领域。近年来，随着自动驾驶的发展，各种雷达被用于车辆进行目标检测。因为不同的传感器存在数据精度问题，那么最终融合后的数据应该如何判断呢？例如，激光雷达报告与前车距离为5m，毫米波雷达报告与前车距离为5.5m，摄像头确定与前车距离为4m。中央处理器应该如何判断？那么就需要一套多数据融合算法来解决这个问题。多传感器融合的常用方法分为两大类：随机和人工智能。AI范畴主要包括模糊逻辑推理和人工神经网络方法；随机类主要包括贝叶斯滤波、卡尔曼滤波等算法。目前汽车融合感知主要采用随机融合算法。自动驾驶汽车融合感知算法主要采用卡尔曼滤波算法，利用线性系统状态方程，通过系统的输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计。它是目前解决大多数问题的最佳和最有效的算法。最高的方法。多传感器需要融合算法处理，企业需要融合感知算法工程师来解决多传感器融合问题。融合传感的岗位要求大多是能够掌握多个传感器的工作原理和信号。数据的特点，可以掌握融合算法软件开发和传感器标定算法能力，点云数据处理，深度学习检测算法等。环境感知第三部分——定位（slam）Slam称为同步定位与建图.它假设场景是静态的，利用相机的运动来获取图像序列，得到场景的3D结构设计。这是计算机视觉的一项重要任务，将摄像头获取的数据进行算法处理，即视觉SLAM。除了视觉slam，环境感知定位方法还包括激光雷达slam、GPS/IMU和高精度地图。这些传感器获取的数据需要经过算法处理，形成数据结果，为自动驾驶决策提供位置信息依据。所以，如果要在环境感知方向下功夫，不仅可以选择融合感知算法的位置，还可以选择slam的方向。
