自动驾驶的感知系统通过多传感器融合（Sensor Fusion）技术协同工作，确保车辆在复杂环境中的安全运行。以下是其协同机制的关键点：
一、传感器分工与互补
摄像头（视觉感知）
- 作用：识别物体（车辆、行人、交通标志）、颜色、纹理、车道线等。
- 局限：受光线（夜间/强光）、天气（雨雾）影响，无法直接测距。
- 协同价值：提供高分辨率图像，辅助语义理解（如识别红绿灯）。
毫米波雷达（运动感知）
- 作用：精确测距、测速（利用多普勒效应），穿透雨雾能力强。
- 局限：分辨率低（无法识别物体细节），易受金属物体干扰。
- 协同价值：在恶劣天气下提供稳定的距离和速度数据。
激光雷达（LiDAR，3D建模）
- 作用：通过激光点云构建高精度3D环境模型，实时测距与定位。
- 局限：成本高，极端天气（大雪）可能影响性能。
- 协同价值：提供厘米级精度的空间结构信息，弥补摄像头和雷达的不足。
超声波雷达（近距离探测）
- 作用：低速场景（泊车、拥堵）的近距离障碍物检测（<5米）。
- 协同价值：补充短距盲区，确保低速安全性。
二、多传感器融合的核心技术
数据融合层级
- 前融合（Early Fusion）：原始数据层融合（如点云+图像像素），保留更多信息，但对时间同步和标定要求极高。
- 后融合（Late Fusion）：各传感器独立处理数据后合并结果（如摄像头识别+雷达测距），容错性更强。
时空对齐
- 时间同步：通过硬件（GPS授时）或软件（时间戳对齐）统一数据采集时刻。
- 空间标定：精确校准传感器间的相对位置与角度，确保数据坐标系一致。
算法协同
- 目标跟踪：雷达提供运动轨迹，摄像头分类物体属性，LiDAR验证空间位置。
- 冗余校验：例如摄像头误将阴影识别为障碍物时，LiDAR/雷达通过无实体反射信号纠错。
三、安全机制设计
冗余与异构备份
- 单一传感器失效时（如摄像头强光致盲），雷达/LiDAR仍可提供基础环境数据。
- 不同物理原理的传感器（光波/无线电波）降低共性故障风险。
实时性与低延时
- 传感器数据通过高速总线（如以太网）传输，处理周期需<100毫秒，满足紧急制动需求。
置信度决策
- 融合算法为每个感知结果赋予置信度（如摄像头识别行人置信度90%+雷达测距验证），低置信度时触发系统降级或人工接管。
四、典型协同场景
高速跟车
- 雷达持续监测前车距离与速度，摄像头识别刹车灯状态，LiDAR扫描车道偏移风险。
行人避让
- 摄像头识别行人姿态，LiDAR计算碰撞时间（TTC），雷达检测突然横穿动作。
恶劣天气
- 雨雾中摄像头失效时，毫米波雷达提供主要数据，LiDAR点云过滤雨滴噪声。
五、挑战与演进方向
- 极端场景：浓雾+强光等复合干扰仍需算法突破。
- 成本控制：固态激光雷达、4D成像雷达推动量产化。
- V2X协同：未来通过车路通信（V2X）补充感知盲区（如交叉路口视野遮挡）。
总结
自动驾驶感知系统通过异构传感器互补、多层级数据融合及动态冗余校验构建安全防线。随着算法优化（如深度学习融合模型）和传感器升级，系统在复杂环境中的鲁棒性将持续提升，逐步逼近人类驾驶的感知可靠性。
