Python與自動駕駛數據集處理:構建智能駕駛的基石
在自動駕駛技術的快速發展中,數據始終是最核心的驅動力。自動駕駛系統依賴于大量的傳感器數據(激光雷達、攝像頭、GPS等),通過深度學習算法不斷優化決策,使車輛能夠自主感知、理解道路環境并做出合理決策。而 Python 作為 AI 和數據科學的核心工具,在自動駕駛數據集的處理上扮演著不可或缺的角色。
今天,我們就深入探索如何使用 Python 處理自動駕駛數據集,并結合最新的技術動態,幫助大家更直觀地理解數據處理對自動駕駛行業的重要性。
一、自動駕駛數據集的來源與挑戰
自動駕駛數據主要來源于以下幾類傳感器:
- 攝像頭(RGB & 深度圖像)——用于檢測行人、交通標志、車輛識別等。
- 激光雷達(LiDAR)——3D 點云數據,提供精準的距離和地形信息。
- GPS & IMU(慣性測量單元)——用于定位和姿態估算,幫助車輛確定自身位置。
- 雷達(Radar&#x