自動駕駛車輛需要在動態、開放的交通場景中實時感知周圍環境。單一傳感器（如攝像頭或激光雷達）受限于物理特性，無法在所有場景下保證可靠性。例如，攝像頭在強光或夜間可能失效，而激光雷達在雨雪天氣中性能下降。多傳感器融合通過數據互補，提升系統魯棒性。
攝像頭依賴光學成像，易受光照條件影響；毫米波雷達分辨率低，難以識別物體細節；激光雷達成本高且對天氣敏感。融合不同傳感器的數據，可以彌補單一技術的短板，例如結合雷達的測距能力和攝像頭的語義信息，實現更精準的障礙物檢測。
自動駕駛系統對安全性要求極高。多傳感器冗余設計可降低單點故障風險。例如，當攝像頭因遮擋失效時，毫米波雷達仍能提供目標運動信息，確保系統持續運行。這種冗余機制是達到L4級以上自動駕駛功能的關鍵。
激光雷達（LiDAR）：通過點云數據實現三維環境建模，精度高但成本高昂。
前融合（EarlyFusion）：在原始數據層面融合，如將攝像頭圖像與激光雷達點云對齊后輸入算法，保留最大信息量但計算復雜。
后融合（LateFusion）：各傳感器獨立處理數據后融合結果，例如綜合攝像頭的車輛檢測框與雷達的軌跡預測，實時性更強。
混合融合（HybridFusion）：結合前融合與后融合的優勢，例如先融合雷達與攝像頭數據，再與激光雷達結果進行二次校驗。
卡爾曼濾波與貝葉斯網絡：用于多源數據的時間序列融合，解決傳感器噪聲問題。
深度學習融合模型：如基于Transformer的多模態網絡，可自動學習傳感器數據的關聯性。
高精度地圖匹配：通過先驗地圖信息修正實時感知誤差，提升定位與路徑規劃精度。
不同傳感器的數據采集頻率與時間戳差異需精確同步。例如，攝像頭幀率通常為30Hz，而激光雷達可能為10Hz，需通過插值或緩存機制對齊數據。此外，多傳感器的空間標定（如外參標定）誤差可能導致融合結果偏移。
攝像頭輸出RGB圖像，激光雷達生成點云，毫米波雷達提供距離-速度矩陣。將這些異構數據統一至同一坐標系需要復雜的數學轉換，且計算資源消耗大。例如，點云與圖像的配準需解決透視變換與噪聲濾除問題。
自動駕駛系統要求毫秒級響應。融合算法需在有限的計算單元（如GPU或專用芯片）上高效運行。例如，深度學習模型壓縮與硬件加速（如TensorRT優化）成為關鍵技術方向。
在行人、車輛密集的城區，融合攝像頭與激光雷達數據可準確識別交通信號燈、行人姿態及小型障礙物。例如，特斯拉的Autopilot系統通過視覺主導方案，輔以雷達驗證，實現車道保持與緊急制動。
毫米波雷達與攝像頭融合可檢測遠距離車輛并預測其軌跡。激光雷達則用于構建道路三維模型，輔助變道決策。Waymo的第五代系統在高速場景下通過多傳感器冗余確保安全性。
在雨雪、霧霾天氣中，毫米波雷達與紅外攝像頭可穿透部分障礙，彌補激光雷達與可見光攝像頭的性能衰減。例如，博世的融合方案在濃霧環境下仍能維持200米的有效探測距離。
固態激光雷達與4D成像雷達的普及將降低硬件成本。例如，禾賽科技的Pandar系列通過芯片化設計，將激光雷達體積縮小至傳統產品的1/3，同時價格下降50%。
基于強化學習的動態融合策略可根據環境自動調整傳感器權重。例如，在暴雨場景下，系統可降低攝像頭置信度，優先采用雷達數據。
通過V2X（車聯網）技術，車輛可接入路側單元的傳感器數據，擴展感知范圍。云端融合平臺能夠整合多車信息，生成全局交通態勢圖，支持群體決策。
行業亟需統一傳感器數據格式（如OpenLABEL標準）與通信協議（如DDS中間件），以降低系統集成難度。ISO21448（SOTIF）標準正在推動功能安全框架的建立。
多傳感器采集的環境數據可能包含行人面部、車牌等敏感信息。需通過聯邦學習或邊緣計算實現數據脫敏，并采用區塊鏈技術保障傳輸安全。
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