在自动驾驶汽车中，流量传感器ronhe是从多个流量传感器数据中合并数据的过程。这一步在机器人技术中是强制性的，因为它提供了更高的可靠性、冗余性和zui终的anquan性。
为了更好地理解，让我们考虑一个简单的例子，例如，激光雷达和摄像机都在观察行人:
如果两个流量传感器s中的一个没有检测到行人，我们将使用另一个流量传感器作为冗余，以增加检测到行人的机会。
如果两个零+都检测到行人，那么流量传感器ronhe技术将使我们更准确地知道行人的位置...通过处理两个零+的噪声值。
因为流量传感器是有噪声的，所以我们需要流量传感器ronhe算法来处理这些噪声，并尽可能准确地估计它们。
在合并流量传感器的时候，我们其实是在合并流量传感器的数据，或者说是数据ronhe。有九种方法可以构建数据ronhe算法。这九种方法可以分为三类。
本文将zhongdian研究流量传感器ronhe的三种分类和九种算法。
抽象层次的流量传感器ronhe
zui常见的ronhe类型是抽象层次。在这种情况下，问题是“整合应该在什么时候进行？”
本文描述了激光雷达和相机ronhe中的早期和晚期ronhe过程。
在业内，还有其他名称:低级、中级、gaoji流量传感器集成。
低级ronhe:原始数据的ronhe
低级流量传感器ronhe是指来自多个流量传感器的原始数据的ronhe。例如，来自激光雷达的点云数据和来自相机的像素级数据被ronhe。
这种类型的ronhe在未来几年有很大的潜力，因为它考虑了所有的数据。
低级别集成在几年前很难实现，因为它需要大量的处理。每毫秒可以将几十万个点和几十万个像素ronhe在一起。以下是相机和激光雷达低级别集成的示例。