简介：摘要：本文针对智能车辆系统中的传感器融合技术进行了深入研究。首先，概述了传感器融合技术的定义、分类及其在智能车辆系统中的应用；其次，详细分析了卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络和深度学习等传感器融合算法的原理与特点；再次，探讨了传感器数据预处理过程中的数据清洗、数据同步和数据融合等关键步骤；最后，总结了传感器融合技术在智能车辆系统中的重要作用，并对未来发展进行了展望。研究结果表明，传感器融合技术有效提升了智能车辆系统的感知能力和决策准确性，对于推动自动驾驶技术的发展具有重要意义。
智能车辆系统中的传感器融合技术研究
