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2026
02
不利天气条件下目标检测的传感器融合方法
第一期
推荐的优秀论文已在《东 北 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 )》2026年第2期发表,欢迎阅读、引用。
引用格式:唐传茵,吴龙杰,於涛,付博. 不利天气条件下目标检测的传感器融合方法[J].东北大学学报(自然科学版),2026,47(2):58-65.
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(作者介绍)
简介:
东北大学唐传茵团队长期深耕自动驾驶领域,聚焦自动驾驶前端感知技术与传感器融合定位技术的研究与突破。团队重点探索机器视觉、激光雷达、毫米波雷达等多模态数据的深度融合算法,致力于解决复杂场景下的环境感知可靠性难题。
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2026年第2期
摘要
针对相机和2D激光雷达传感器在低光照、雨、雪天气等恶劣环境下感知困难,目标检测精度低且存在漏检等问题,采用图像和 2D激光雷达点云融合的目标检测方案,提出一种基于模糊理论的动态权重传感器融合方法,通过识别不同的天气和光照条件,动态分配融合权重以实现最佳的检测效果. 针对雨雪天气以及低光照环境,设计并开展了雨、雪、低光照、对向来车4种场景实验. 结果表明,2D激光雷达和相机融合算法有效降低了不利天气下自动驾驶车辆环境感知的漏检数量,提高了车辆在雨、雪、夜间、对向来车以及遮挡频繁环境下的感知能力. 验证了本文提出的基于模糊理论的动态权重传感器融合方法的有效性.
关键词:环境感知;目标检测;传感器融合;模糊理论;动态权重
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供稿:张艳辉
审核:钱丽丽