Python 如何讓自動駕駛的“眼睛”和“大腦”真正融合？——傳感器數據融合的關鍵技術解析

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自動駕駛技術從來都不是“單兵作戰”。如果你細看一輛自動駕駛汽車，它其實是一個傳感器的集合體：攝像頭、激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達、超聲波傳感器、GPS……這些傳感器各自發揮作用，卻必須協同合作，才能讓汽車準確理解環境，做出安全決策。

這里就涉及到了傳感器數據融合（Sensor Fusion）——一個讓數據不再“各自為戰”，而是匯集成統一視角的關鍵技術。而 Python，作為自動駕駛技術中的數據處理利器，在傳感器數據融合領域起到了至關重要的作用。今天，我們就深入剖析 Python 在自動駕駛傳感器融合中的應用，看看它如何讓汽車的“眼睛”和“大腦”高效協同，實現真正智能的自動駕駛。

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1. 傳感器數據融合的必要性——為什么不能單靠一個傳感器？

單一傳感器的局限性很明顯，比如：

• 攝像頭：可以捕捉視覺信息，但難以判斷深度，且容易受光照影響&