本项目是一个基于ROS的自动驾驶感知框架，集成了激光雷达、相机和毫米波雷达等多种传感器，通过模块化设计实现环境感知、目标检测和轨迹预测等功能。激光雷达模块负责点云预处理和障碍物检测，相机模块利用深度学习算法进行图像目标检测，毫米波雷达模块则专注于目标速度估计。多传感器数据融合模块将各传感器的检测结果进行时间同步和坐标对齐，采用UKF实现高精度的目标定位。轨迹预测模块基于历史轨迹数据，使用卡尔曼滤波预测目标的未来运动轨迹。整个框架通过ROS的异步通信机制保证实时性，并采用模块化设计便于扩展和维护。该框架可应用于自动驾驶车辆、智能交通和机器人导航等领域，具有高精度、高鲁棒性和可扩展性等特点。已在多个项目上交付运行。