自动驾驶中的传感器技术88——Sensor Fusion(11)

本文看图说话,对相关问题进行说明

下图为传统的规格模型工作流,端到端模型是传感器层直接到执行层。

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下图为规则模型 vs 端到端模型 vs 混淆模型

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https://www.edge-ai-vision.com/2025/07/is-end-to-end-the-endgame-for-level-4-autonomy/

下图为感知端到端 到 模块化端到端 到 一段式端到端

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端到端在自动驾驶中起到什么作用?

2024城市NOA产研报告发布:谁是第三方智驾供应商之首? - 车东西

雪岭 · 20个重点"端到端"玩家------1.7万字方案简介(2/2)

整体融合框架

下图为目标级融合框架

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下图为前融合框架

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https://www.linkedin.com/pulse/object-level-sensor-fusion-vs-raw-data-adas-prateek-chawda-k4rjf/

https://www.researchgate.net/publication/221787813_Multisensor_Data_Fusion_Strategies_for_Advanced_Driver_Assistance_Systems

下图为raw data 级融合框架

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多传感器融合(三) - 吴建明wujianming - 博客园

下图为GNSS IMU融合框架

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https://www.42how.com/article/7358

下图为GNSS算法流程

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下图为多源融合导航流程

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下图为GNSS波形产生流程

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https://sxij.xyz/posts/gvins/

下图为GNSS+IMU+RTK

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无人驾驶的关键:高精度定位盒子P-Box - 与非网

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