Технологии сенсоров и слияния сенсорных данных в автономных транспортных средствах: обзор

Благодаря значительному развитию сенсорных и коммуникационных технологий, а также надежному применению методов и алгоритмов обнаружения препятствий, автоматизированное вождение становится ключевой технологией, способной преобразовать будущее транспорта и мобильности. Сенсоры являются основой восприятия окружающей обстановки транспортным средством в системе автоматизированного вождения, а использование и характеристики множества интегрированных сенсоров могут непосредственно определять безопасность и реализуемость эксплуатации транспортных средств с автоматизированным вождением. Калибровка сенсоров является фундаментом любой автономной системы и входящих в ее состав сенсоров и должна выполняться корректно до реализации процессов слияния сенсорных данных и обнаружения препятствий. В статье оцениваются возможности и технические характеристики сенсоров, обычно применяемых в автономных транспортных средствах, с основным вниманием к широкому набору камер машинного зрения, сенсоров LiDAR и радарных сенсоров, а также к различным условиям, в которых такие сенсоры могут работать на практике. Представлен обзор трех основных категорий калибровки сенсоров и рассмотрены существующие пакеты с открытым исходным кодом для многосенсорной калибровки и их совместимость с многочисленными коммерческими сенсорами. Кроме того, обобщены три основных подхода к слиянию сенсорных данных и рассмотрены современные передовые методы и алгоритмы многосенсорного слияния для обнаружения объектов в приложениях автоматизированного вождения. Таким образом, настоящая статья представляет сквозной обзор аппаратных и программных методов, необходимых для обнаружения объектов на основе слияния сенсорных данных. В заключение освещены некоторые проблемы в области слияния сенсорных данных и предложены возможные направления дальнейших исследований для систем автоматизированного вождения.