Tóm tắt:

Nghiên cứu về tích hợp camera và LiDAR trong hệ thống xe tự lái có ý nghĩa khoa học quan trọng trong bối cảnh phát triển công nghệ 4.0 và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu góp phần nâng cao độ chính xác trong việc nhận dạng và định vị vật thể trong môi trường phức tạp. Đây là nền tảng quan trọng cho các nghiên cứu sâu hơn về tối ưu hóa thời gian phản hồi và nâng cao tính an toàn của hệ thống xe tự lái. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp hợp nhất dữ liệu đa cảm biến theo thời gian thực, được gọi là "Hợp nhất nhiều lớp", để phát hiện và định vị vật thể trong xe tự hành. Quá trình hợp nhất tận dụng tích hợp cấp độ pixel và cấp độ tính năng, đảm bảo đồng bộ hóa dữ liệu liền mạch và hiệu suất mạnh mẽ trong điều kiện bất lợi. Các thí nghiệm được tiến hành trên trình mô phỏng CARLA. Kết quả cho thấy phương pháp này cải thiện đáng kể khả năng nhận thức môi trường và định vị vật thể, đạt độ chính xác phát hiện trung bình là 95% và sai số khoảng cách trung bình là 0,54 mét trong nhiều điều kiện khác nhau, với hiệu suất thời gian thực ở mức 30 FPS. Những kết quả này chứng minh tính mạnh mẽ của phương pháp trong cả tình huống lý tưởng và bất lợi.