本文聚焦于自动驾驶软件工程中的两大核心领域——目标检测与传感器融合。本文首先阐述了目标检测在自动驾驶系统中的关键作用，介绍了常见的目标检测算法及其原理，包括深度学习技术在目标检测中的应用，并分析了这些算法在自动驾驶实际场景中的性能表现。接着，本文详细探讨了传感器融合技术，包括多种传感器数据的采集、处理与融合策略，以及如何通过融合不同传感器的信息来提高目标检测的准确性和鲁棒性。此外，博客还讨论了在实际应用中可能面临的挑战和解决方案，如传感器校准、数据同步以及计算资源优化等问题。

1. 通用定义

2. 相机定义

准确率与召回率

交通灯的检测有一定的难度，但更难的是交通信号的识别，亦即是红灯、绿灯还是黄灯。

3. 激光雷达定义

4. 雷达定义

5. 传感器融合

6. 数据集

7. 总结

参考文献

自动驾驶软件工程课程系列4：目标检测以及传感器融合