【摘 要】
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多源数据融合可有效提升无人驾驶感知系统的感知维度，增强环境适应能力与分辨能力。为了解无人驾驶环境感知中多源数据融合的研究现状，对融合算法、融合层次、融合数据处理方式以及融合关键问题进行系统性梳理。首先，在融合算法方面介绍加权平均法、贝叶斯方法、卡尔曼滤波原理、DS证据理论和深度学习方法。其次，根据融合系统的抽象程度和数据处理分别对不同架构的融合系统进行分析。最后，对融合系统的关键问题进行分析，并对
【机 构】
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广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院
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多源数据融合可有效提升无人驾驶感知系统的感知维度，增强环境适应能力与分辨能力。为了解无人驾驶环境感知中多源数据融合的研究现状，对融合算法、融合层次、融合数据处理方式以及融合关键问题进行系统性梳理。首先，在融合算法方面介绍加权平均法、贝叶斯方法、卡尔曼滤波原理、DS证据理论和深度学习方法。其次，根据融合系统的抽象程度和数据处理分别对不同架构的融合系统进行分析。最后，对融合系统的关键问题进行分析，并对该领域的发展趋势进行展望。
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