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由于多传感器的融合能够显著地提高智驾系统的容错性以及冗余度，保证了规控决策的快速性和准确性，已成为自动驾驶的主流趋势。如今的自动驾驶车辆上的传感器都包括如下：🎄激光雷达：测距精度、范围及对温度和光照的适应性都很强，但是相对较昂贵；🎄摄像头：相机对环境的细节信息的提取能力强，但是光照适应性弱；🎄毫米波雷达：探测角度大，抗干扰也强，但是分辨率和精度不足；🎄超声波雷达：成本低廉，但是精度较差；🎄GPS+IMU: GPS更新频率低，但每次更新不存在误差累积，IMU更新频率高，但更新过程存在误差累积，所以联合互补使用。针对这几种传感器，通常都需要完成它们之间的联合标定，如lidar2cam、lidar2imu、radar2lidar、lidar2lidar、radar2cam等等，才能够满足算法开发的使用要求。————————————————原文：智驾数据采集平台搭建之多传感器联合标定：传感器标定的原因 | 传感器的标定过程 | 传感器精度验证版权声明：本文为CSDN博主「Polelink北汇信息」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_51954443/article/details/135101222
