在暴雨倾盆的夜晚，一辆自动驾驶汽车以60km/h的速度行驶在高速公路上。突然，前向摄像头被对面车辆的溅水完全遮挡，激光雷达的点云数据因雨滴干扰出现50%的噪声，毫米波雷达却检测到120米外静止的事故车辆。这个真实场景揭示了自动驾驶感知系统面临的核心挑战：在极端天气条件下，如何通过多模态数据融合实现可
标签： 环境感知算法
自动驾驶感知系统革命：多模态学习如何重构环境感知边界
在自动驾驶技术演进的历程中，环境感知系统的突破始终是决定技术天花板的核心要素。传统单模态感知方案在复杂场景下的性能衰减问题，正推动行业向多模态融合感知范式加速演进。本文将从传感器数据异构性消除、跨模态特征对齐、动态权重分配三个维度，剖析多模态学习在自动驾驶感知系统中的技术突破路径。 1....
智能驾驶感知革命：多模态大模型Claude 3如何突破自动驾驶”视力”瓶颈
在智能驾驶技术发展历程中，感知系统始终扮演着"数字视网膜"的关键角色。传统基于单一模态的感知架构正面临复杂场景下的性能天花板：雨雾天气中激光雷达性能衰减、夜间低照度环境下视觉传感器失效、突发障碍物检测延迟等问题长期困扰行业。多模态大模型Claude...