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      (二)为解决这些难题,研究人员给无人地面平台安装了多种传感器,使它具备多传感器数据融合感知能力,通过无数双“眼睛”和无数对“耳朵”将每一幅画面融合在一起,进而分割出场景中的主要元素,并清楚地将它们一一辨别出来。美国密歇根州立大学的研究者就利用这种安装多个传感器的方法,通过传感器间的融合工作,有效感知校园内的所有路况环境,使无人地面平台成为校园里名副其实的识途“老马”。新加坡南洋理工大学的科研团队,重点研究激光雷达和视觉数据融合的场景语义分割技术,通过融合的方法,可以很好地分割出场景中的主要元素,并得到它们的语义信息,包括目标车辆、行人、地面、草丛和树木等。另外,致力于无人驾驶汽车研究的公司,如谷歌、福特等都应用定位与地图构建技术,实现了高精度地图的构建与厘米级的精确定位,但其应用环境仅限于城市结构化道路。:

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