Python赋能自动驾驶：如何打造高效的环境感知系统
Python赋能自动驾驶：如何打造高效的环境感知系统
大家好，我是 Echo_Wish，今天我们来聊聊自动驾驶里的“眼睛”——环境感知系统，以及如何用 Python 实现它。
自动驾驶的核心目标是让车辆在没有人工干预的情况下安全行驶，而要做到这一点，环境感知系统必须实时获取并理解道路信息。它不仅需要检测车辆、行人、交通信号灯，还要应对天气变化、复杂地形、动态交通流等各种挑战。Python 作为自动驾驶领域的“神器”，可以帮助我们构建强大的环境感知系统，让无人车真正做到“看懂世界”。
那么，我们就从自动驾驶环境感知的核心技术入手，结合最新技术资讯，深入分析 Python 如何赋能这一智能系统，并附带详细代码讲解。
一、自动驾驶环境感知的技术架构
自动驾驶的环境感知系统通常由以下几个部分组成：
- 传感器融合（Sensor Fusion）：融合多种传感器数据，如摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等。