感知部分
Apollo 将ROI过滤器应用于点云和图像数据 -> 缩小范围加快感知
通过监测网络馈送以过滤的点云
输出用语构建围绕对象的三位框架
Point Cloud -> Detection Network -> Center Offset; Objectness; Positiveness; Object Height; Class Probability
Which lights pertain to the lane?
传感数据比较
感知融合策略
激光雷达和雷达检测障碍物
融合输出的主要算法：卡尔曼滤波（预测和更新的无限循环）
- Predict State
- Use information we have to predict the state
- Update Measurement
- use new observations to correct our belief
- 异步融合
- 逐个更新所收到的传感器测量结果
- 同步融合
- 同时更新来自不同传感器的测量结果