自動駕駛傳感器方案（自動駕駛儀都有哪些傳感器并且發揮什么作用）

本篇文章給大家談談自動駕駛傳感器方案，以及自動駕駛儀都有哪些傳感器并且發揮什么作用對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、小鵬P7在自動駕駛傳感器上面做了哪些優化？
• 2、實力看得見 長城汽車咖啡智能自動駕駛技術全揭秘
• 3、自動駕駛需要哪些傳感器
• 4、大疆發力自動駕駛板塊，現已推出三大解決方案
• 5、Waymo發布第五代自動駕駛系統 傳感器全面升級但成本更低
• 6、自動駕駛多傳感器融合概況

小鵬P7在自動駕駛傳感器上面做了哪些優化？

前視：擋風玻璃上4個攝像頭，比一般的方案多一個;推測是其中3個負責不同角度和距離，另一個與矩陣LED大燈配合，用來實現智能燈光控制的功能。

環視：8個攝像頭，除了傳統的前后左右四個以外，在兩側的后視鏡下方各增加了一個攝像頭，在前輪后方也各增加了一個向后的攝像頭；覆蓋了A柱盲區和車后方盲區，有效提升了對測量周圍的感知范圍，而小鵬一直以開發適合中國交通情況自動駕駛系統的目標，推測P7依靠這兩個新增的攝像頭，可以解決國外品牌難以處理的中國特色加塞、別車等問題。

實力看得見 長城汽車咖啡智能自動駕駛技術全揭秘

當前，自動駕駛發展如火如荼，但尚在理論和概念階段的技術在行業內占比卻很高，很多技術距離真正落地似乎還有一段路要走。作為始終秉承“以用戶為中心”理念的企業，長城汽車一直把技術落地真正賦能用戶出行生活作為目標，其在自動駕駛技術發展上亦如此。

當然，真實力還需要真技術來證明，今天，咱們就來共同盤點一下長城汽車咖啡智能在自動駕駛技術上的“猛料”。

首創CSS模型推進自動駕駛進程 Transformer架構國內率先大規模應用

通過多年不斷研發與創新，長城汽車如今在自動駕駛技術發展上取得重大飛躍，長城汽車更在算法和數據處理等技術上獲得大量突破成果。例如，首創出能夠應對中國特色交通狀況，以認知算法CSS模型為核心的雙認知智能模型（協同場景安全認知智能模型），采用專家庫方式來定義自動駕駛場景，并結合了場景安全因子，應用數據驅動的方式來解決自動駕駛的規控問題，通俗來講就是能夠提前規避安全風險，讓自動駕駛系統更安全。目前，長城汽車專家庫已經積累了數萬個場景，覆蓋自動駕駛過程中“高速主路-城市開放路-城市快速路-上下匝道-路口”等全路況行駛，在不同的交通場景下，均能執行可靠的自動駕駛策略動作，如行人禮讓，自動變道等。

為了支撐大量的感知推理計算，長城汽車推出了目前全球算力最高的可量產自動駕駛計算平臺ICU 3.0，平臺單板算力達360TOPS，并可持續升級到1440TOPS，堪稱自動駕駛的“最強大腦”，能有效的支撐AI視覺大模型的車載運算以及車端感知數據的篩選、清洗、脫敏和回流，說簡單一點就是能夠根據車輛感知到的外部環境等一系列數據進行高效運算處理，同時能夠支持6路千兆以太網，板間數據傳輸能力達到6Gbps，可接入最高14路八百萬像素高清攝像頭、8路高分辨率毫米波雷達以及最高6路固態激光雷達，完全可滿足當前L3以及后續L4及以上的多場景路況下的自動駕駛。

更值得一提的是，目前長城汽車已經將更為先進、學習能力更強大、更大規模

數據、抗干擾能力更強，識別精度更高的視覺識別技術Transformer神經網絡架構應用于產品中，提升自動駕駛安全性及穩定性。當前全球將Transformer架構大規模投入使用的車企只有兩家，長城汽車便是其中之一，更是中國第一家。Transformer架構的高精度依賴于大規模自動駕駛數據的輸入和處理，屆時必將會有海量自動駕駛數據的產出，這將加速人工智能從感知智能到認知智能的飛躍，而長城汽車正是這條路上的先行者。

六大安全冗余筑“最強安保天團” 以技術落實用戶安全

自動駕駛落地真正實現的最重要前提便是安全，沒有安全的自動駕駛可以說是空談。長城汽車在保障自動駕駛安全上同樣取得了突破，其中包括感知冗余、控制

器冗余、架構冗余、電源冗余、制動冗余、轉向冗余在內的咖啡智能2.0六大安全冗余系統，從感知、決策到執行端全部實現最大安全保障，將用戶出行安全落實到實際之處，真正推動自動駕駛的發展。

其中，感知冗余采用多源異構的傳感器方案，包含視覺攝像頭、毫米波雷達、激光雷達傳感器等多種類傳感器協作，實現全車無死角覆蓋和最強前部覆蓋，可更有效地保證自動駕駛的安全性?？刂贫说目刂破魅哂嗖捎秒p控制器架構，備用控制器最短0.02秒即可完成切換。架構冗余包含全通訊架構，擁有3條獨立物理通訊鏈路，完全保證指令傳遞與接收。電源冗余采用雙電源配置，雙隔離方案能在500us阻斷一切風險。執行端的制動和轉向冗余部分同樣擁有明顯優勢，制動冗余采用ESP+IBooster雙制動冗余，達到最大-10m/s2全能力覆蓋，0-120km/h全速域控制；而轉向冗余更是全球首個全冗余轉向，擁有全場景失效模式應對，能實現直行、轉彎、掉頭最低50%助力?？Х戎悄?.0六大安全冗余堪稱自動駕駛的“最強安保天團”，能給自動駕駛提供包括軟硬件層面的全方位安全保護，實現全車360°安全保護，極致保障安全的同時進一步加速自動駕駛落地。

長城汽車咖啡智能六大安全冗余

長城汽車諸多自動駕駛技術已經實現落地，如應用Transformer架構的自動駕駛技術已經搭載至魏牌摩卡、坦克300城市版等量產車型，多重安全冗余系統也應用至全新沙龍品牌首款車型中，未來將有更多自動駕駛技術持續賦能長城汽車旗下更多車型，這彰顯出長城汽車用技術改變用戶出行生活的態度與決心。除算法和感知決策端的強大技術外，長城汽車在自動駕駛執行端也取得了重大突破，研發出支持L4+級自動駕駛的智慧線控底盤。通過全方位技術創新，長城汽車高速推進了自動駕駛的發展，同時也在不斷加速向全球化智能科技公司轉型。

自動駕駛需要哪些傳感器

【太平洋汽車網】目前，自動駕駛所使用的傳感器主要包括：攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等。不同廠家會根據自己的產品，選擇不同的組合方案，同時又有所偏重，有的偏重激光雷達，有的偏重攝像頭等。本文主要介紹一下這幾種傳感器。

展開全文想要實現自動駕駛，需要通過三個階段，即感知、決策和控制。感知是基礎，沒有感知所帶來的各種信息也就無所謂控制了。因為車輛對汽車有著部分甚至是全部的控制權，所以自動駕駛汽車對外部情況必須擁有保證達到甚至超過人類感知的精確性，所以傳感器對于自動駕駛汽車的重要性也就不言而喻了。

攝像頭攝像頭就像人的視覺一樣，主要就是記錄圖像，然后發送給自動駕駛系統的計算機，計算機通過圖像識別技術分析數據，進而判斷車輛周圍狀況。

攝像頭由于開發較早，開發人員也比較多，現今技術已經比較成熟，成本也降到了相當低的程度。應用中攝像頭形式包括單目、雙目和三目，根據攝像頭安裝的位置分為前視、后視、環視和車內監控攝像頭。

攝像頭可以實現眾多如預警、識別等ADAS功能，是視覺影像處理系統的基礎，此外，影像信息對于乘客來說更為直觀，在處理意外情況時，是必不可少的。

優點：成本低，技術成熟，而且能夠識別路牌、交通燈甚至是一些文字信息。

缺點：難以獲取準確的三維信息；受環境光限制比較大，遮擋、強光和黑夜等條件下，識別率比較低。

激光雷達激光雷達是目前公認的自動駕駛傳感器最佳的技術路線。激光雷達主要通過向目標物體發射激光束，然后通過計算從目標反射回的脈沖飛行時間來測量距離，以此來測算目標的位置、速度等特征量，感知車輛周圍環境，并形成精度高達厘米級的3D環境地圖，為下一步的車輛操控建立決策依據。

激光雷達多安裝在車頂，通過高速旋轉，實現360度無死角監控，獲得周圍空間的點云數據，實時繪制出車輛周邊的三維空間地圖。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

大疆發力自動駕駛板塊，現已推出三大解決方案

隨著科技水平的飛速發展，自動駕駛技術已經成為變革汽車行業的最重要動力之一，近年來眾多互聯網巨頭企業紛紛入局，一些初創企業也在時代的推動下加入自動駕駛的賽道。近期，有關大疆車載的一些動向在網絡上廣泛傳播，在2021年4月份于上海車展正式官宣之后，這一無人機領域的重量級品牌在自動駕駛領域的進展終于被外界更透徹的了解到。

目前，大疆車載技術團隊已經推出D80/D80+、D130/D130+與智能泊車等三款自動駕駛解決方案，分別針對城區道路與快速路、高速公路與停車場景。據透露，測試車輛已經可以完成高級車道保持、高級自適應巡航、近距離加塞應對、擁堵路段跟車起停、撥桿變道、高級超車輔助、智能避障、導航駕駛（含自主進出匝道）等諸多功能。

近期有媒體記者造訪位于深圳的大疆研發中心，親身體驗了搭載大疆車載系統的測試車輛。在限速80km/h的城區快速路上，記者將車輛交給大疆車載系統，撥動轉向燈準備變道。系統在檢測到周圍沒有靠近車輛時，平穩完成車道變更；檢測到周圍存在靠近車輛時，即便記者撥動轉向燈也保持既有車道行使。當前方車輛減速時，測試車輛也隨之減速跟行；前車加速，則測試車同步加速跟隨。而測試車輛還能自動進出隧道、上下匝道，在諸多駕駛場景中均可帶來便捷。

但值得注意的是，目前大疆車載系統的定位并非業內時髦的L4級自動駕駛，而是L2級，在眾多企業高舉高打的行業背景下，大疆似乎顯得慢了一拍。但業內人士普遍分析表示L4級自動駕駛目前尚不成熟，技術完整性、可靠性還有待完善，且成本十分高昂，難以實現大規模量產。而大疆車載深挖L2級自動駕駛基于自身在無人機領域的技術積累，成果轉化、復用相對更快，成本也在可控制范圍內。

因此，大疆車載采用L2級自動駕駛是基于多方面的考量，技術、成本、量產、推廣與政策法規契合度等方面均接近 平衡。據官方表示，大疆車載的技術優勢在于集中式架構，共同中央域控制器、復用大部分傳感器，在不同解決方案中串聯多個不同場景的功能。如此一來，大疆車載系統的整體成本更低、更新軟硬件更快，對于規?；慨a大有裨益。

大疆公關總監謝闐地此前公開表示，在L2級自動駕駛階段，大疆更關心技術如何落地、體驗如何更好，希望在低成本、低功耗、低算力下實現更多功能；自動駕駛相關法規和基礎設施完善后，才有向L3級、L4級前進的可能性。

由此可以推斷，大疆車載采取的是步步為營、一步一個腳印的打法，首先將L2級自動駕駛的軟硬件技術吃透，有朝一日綜合條件允許后再跨入更高等級。假以時日，大疆的穩重策略將在行業中展現出更大的利好。

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Waymo發布第五代自動駕駛系統 傳感器全面升級但成本更低

車東西3月5日消息，谷歌兄弟公司同時也是自動駕駛領域一哥的Waymo于日前對外發布了其最新一代的自動駕駛系統。

第五代Waymo?Driver自動駕駛系統是一款由多種高性能、互補傳感器組成的單一集成系統。目前，部分搭載了第五代Waymo?Driver的自動駕駛測試車已經在舊金山灣地區上路。

該系統已經為量產和大規模部署做好準備，同時按照Waymo的說法，雖然這套系統使用的傳感器在性能上有所提升，但其成本與上一代產品相比卻降低了一半。

一、Waymo推出第五代自動駕駛系統?傳感器成本減半

當地時間3月4日，谷歌的兄弟公司Waymo對外發布了其最新一代的自動駕駛系統即第五代Waymo?Driver。Waymo稱，這款花費了他們十多年時間才研發出來的、由互補傳感器組成的單一集成系統，能夠幫助自動駕駛汽車更全面地感知周邊世界。

目前，部分搭載了第五代Waymo?Driver的自動駕駛測試車已經在舊金山灣地區上路行駛，與此同時由于新一代自動駕駛系統使用了新的傳感器套件，所以搭載了該系統的捷豹I-Pace測試車在外貌上也會有些不同。

▲Waymo的自動駕駛汽車

第五代Waymo?Driver已經簡化了設計及制造過程，這意味該系統已經為量產做好準備。此外按照Waymo的官方說法，雖然第五代Waymo?Driver所使用的傳感器較以往產品具有更高的性能表現，但這些傳感器的生產成本卻只有上一代的一半。

二、第五代Waymo?Driver集成了多種高性能傳感器

Waymo為新一代自動駕駛系統配置了多種高性能的傳感器，包括一個車頂激光雷達、安裝在汽車車身上的激光雷達、毫米波雷達以及遠程攝像頭等。

▲第五代Waymo?Driver集成多款高性能傳感器

其中，作為Waymo?Driver使用的最強大的傳感器之一，安裝在車頂對的激光雷達的有效測距范圍可達到300米，并且能夠憑借區分車門打開的程度來判斷行駛環境。同時，搭載了這款激光雷達的卡車還能夠發現位于前方道路數百米處上的遺留障礙物，從而為自動駕駛卡車提供充足的時間進行停車或換道操作。

安裝在車身周圍的近距離激光雷達可提供更高的空間分辨率和探測精度，幫助汽車感知潛在的盲點區域。在Waymo看來，新的激光雷達系列是一個重大的升級，有助于將自動駕駛汽車部署到更具挑戰性的環境。

除此之外，升級后的視覺系統攝像頭具有高動態范圍和更高的熱穩定性，即便在最嚴酷的行駛環境中也能夠捕捉到很多細節信息、提供更清晰的圖像。按照Waymo的說法，其所使用的最新的遠程攝像頭和360視覺系統將比以前的產品具有更遠的探測距離，例如車載前向攝像頭就能夠在更遠的地方識別出距離在500米以外的行人或停車標識。

▲新的前向攝像頭可識別到遠處的交通標識

最后作為對激光雷達和攝像頭的補充，Waymo也對毫米波雷達進行了升級。有媒體報道稱，Waymo已經獨立開發了一款新的毫米波雷達，并且這款毫米波雷達從天線罩、天線到固件、軟件等部分均由Waymo自主完成研發。

整體而言，Waymo的路線仍是希望通過重新設計雷達的架構、輸出和信號處理能力，讓自動駕駛汽車能夠在使用幾個毫米波雷達、攝像頭和激光雷達的基礎上，擁有更高的感知能力。

結語：Waymo迭代自動駕駛系統?提升核心競爭力

對于自動駕駛企業尤其是自動駕駛方案提供商而言，擁有完整的自動駕駛方案和擁有自主研發核心軟硬件的能力至關重要。

作為自動駕駛領域的硬核玩家，Waymo基本是從2016年起就明確了自主開發核心軟硬件的路線。目前，Waymo發布的第五代自動駕駛系統已經在硬件方面進行了升級，而除此之外更重要的是這款產品還將擁有量產或大規模部署的“潛力”。

就在上周Waymo還宣布該公司已經獲得了22.5億美元的外部融資，這筆資金將幫助Waymo進行規?；渴鹨约伴_展海外項目。如今看來，Waymo明顯是在從產品、資金和合作伙伴幾個方面為“大規模部署”做著準備工作。

本文來源于汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

自動駕駛多傳感器融合概況

? ? ? ? 自動駕駛是高新科技產業發展和智能出行領域的優勢行業，其中的各項技術發展迅速，取得了眾多關鍵成就。其中感知和定位模塊在自動駕駛系統中起著至關重要的作用，自動駕駛汽車必須首先明確自己在真實世界中的位置，明確車身周圍的眾多障礙物，包括動態障礙物和靜態障礙物。其中動態障礙物包括行人、動物、車輛、其他非機動車等；靜態障礙物包括路障、路標、護欄等，可在高精地圖中予以標注，而且必須依賴地圖更新的頻率。而感知部分則充分利用各項傳感器感知周圍環境，并且實時將數據回傳到工業電腦，通過感知模塊的相應模型和算法獲取障礙物的形態、速度、距離、類別等信息，以便規劃和預測模塊預測障礙物的軌跡，做出相應的駕駛決策。無人駕駛汽車通過車載傳感系統獲取道路環境信息后自動規劃行駛路線并控制車輛的速度及轉向，進而實現車輛在道路上安全可靠地行駛。無人駕駛汽車的關鍵技術主要包括對道路環境的感知、對行駛路徑的規劃、對車輛運動行為的智能決策及對車輛實現自適應運動控制。目前環境感知技術發展的不成熟仍舊是阻礙無人駕駛汽車總體性能提高的主要原因，也是無人駕駛汽車進行大規模產品化的最大障礙。

目前應用于自動駕駛感知模塊的傳感器主要有攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達等。攝像頭有著分辨率高、速度快、傳遞的信息豐富、成本低等優勢，依賴深度學習對復雜數據的強大學習能力能極大提高環境感知的分類能力；毫米波雷達有著反應速度快、操作簡單、無視遮擋等優勢，并且能在各種條件下的提供目標有效的位置和速度；激光雷達有著精確的 3D 感知能力、對光線變化不敏感、信息豐富等優勢，圖像數據無法提供準確的空間信息、毫米波雷達擁有極低的分辨率、激光雷達有著十分昂貴的價格。同時，隨著各傳感器性能的提升，單一傳感器帶來了更多的信息，在不丟失有效信息的情況下，提取特征的難度十分巨大。因此，如何高效的處理多傳感器數據并對其進行高效的融合是一項極具挑戰的任務。

? ? ? ?近年來，深度學習在攝像頭數據上取得了驚人的成就，2D 目標檢測速度和精度都得到了極大的提升，證明了深度學習是種有效的特征提取方法。卷積神經網絡模型的發展，極大地提高了提取自動駕駛攝像頭數據特征的速度和能力。有效利用這些高魯棒性、高質量、高檢測精度的圖像特征，基于視覺的無人駕駛汽車也能在 3D 感知任務中獲得不錯檢測結果。深度學習在處理激光雷達數據上也有著不錯的效果，隨著基于稀疏點云數據的網絡的提出，深度學習在點云特性的學習能力上也漸漸超過了一些傳統方法。然而，采用深度學習進行多傳感器融合的時候，仍然存在著融合低效、數據不匹配以及容易過擬合等問題；將多傳感器融合技術應用到自動駕駛障礙物檢測的過程中也存在著檢測精度不夠、漏檢錯檢和實時處理能力不足的情況。由于自動駕駛汽車等級的提高，傳統的多傳感器目標融合已經無法滿足決策對感知的需求，大量感知的冗余信息也對決策帶來了極大的困難。并且由于多傳感器的原始數據間在信息維度、信息范信息量上有著巨大的差異，有效的融合多傳感器信息變得十分困難。

? ? ? ?多傳感器的數據融合包括多傳感器的空間融合以及時間上的同步。傳感器安裝于汽車車身的不同位置，每個傳感器定義了自己的坐標系，為了獲得被測對象的一致性描述，需將不同的坐標系轉換到統一的坐標系上。點云數據和圖像數據的空間融合模型涉及的坐標系包括世界坐標系、激光雷達坐標系、相機坐標系、圖像坐標系和像素坐標系?？臻g融合的主要工作是求取雷達坐標系、攝像頭坐標系、圖像物理坐標系、圖像像素坐標系之間的轉換矩陣。然而由于不同傳感器的工作頻率不同，數據采集無法同步，因此還需要根據工作頻率的關系進行多傳感器時間上的融合,通常做法是將各傳感器數據統一到掃描周期較長的一個傳感器數據上。

? ? ? ?自動駕駛感知模塊信息融合又稱數據融合，也可以稱為傳感器信息融合或多傳感器融合，是一個從單個或多個信息源獲取的數據和信息進行關聯、相關和綜合，以獲得精確位置和身份估計，同時也是信息處理過程不斷自我修正的一個過程，以獲得結果的改善。利用多個傳感器獲取的關于對象和環境更豐富的信息，主要體現在融合算法上。因此，多傳感器系統的核心問題是選擇合適的融合算法。? ?

? ? ? ?多傳感器信息融合可以簡單的劃分為：檢測級、位置級(目標跟蹤級)、屬性級(目標識別級)。對于結構模型,在信息融合的不同層次上有不同的結構模型。檢測級的結構模型有:并行結構、分散結構、串行結構、和樹狀結構。位置級的結構模型有:集中式、分布式、混合式和多級式,主要是通過多個傳感器共同協作來進行狀態估計。屬性級的結構模型有三類：對應決策層、特征層和數據層屬性融合。

? ? ? ?檢測級融合是直接在多傳感器分布檢測系統中檢測判決或信號層上進行的融合，對多個不同傳感器的檢測結果進行綜合，以形成對同一目標更準確的判決，獲得任意單個傳感器所無法達到的檢測效果，是信息融合理論中的一個重要研究內容。位置級融合是直接在傳感器的觀測報告或測量點跡或傳感器的狀態估計上進行的融合,包括時間和空間上的融合,是跟蹤級的融合,屬于中間層次,也是最重要的融合。多傳感器檢測融合系統主要可以分為集中式和分布式兩種方式。集中式融合是先將各個傳感器原始數據直接傳輸到融合中心，然后融合中心對這些所有的數據進行處理，最后生成判決。分布式融合是將各個傳感數據進行預處理后，得到獨立的檢測結果，然后所有傳感器的檢測結果再傳到融合中心進行假設檢驗，生成最終的判決。屬性級融合根據多傳感器融合屬性層級的不同主要分為三類，分別是數據層、特征層和目標(決策)層上的融合，方法主要有基于估計、分類、推理和人工智能的方法等。

? ? ? ?數據層融合是對傳感器采集到的原始數據進行融合處理，融合前不會對原始數據進行預處理，而先在數據上進行融合，處理融合后的數據。然后進行特征提取和判斷決策，是最低層次的融合。每個傳感器只是將其原始數據傳輸到融合模塊，然后融合模塊處理來自所有傳感器的原始數據。然后將融合的原始數據作為輸入提供相應的算法。傳統方法中，Pietzsch 等利用低級測量矢量融合用于組合來自不同傳感器的數據，用于預碰撞應用。隨著深度學習的發展，在數據配準的情況下，也可以利用深度學習對配準后的數據進行學習。此類融合方法要求所融合的各傳感器信息具有非常高的配準精度。這種融合處理方法的優點是提供其它兩種融合層次所不能提供的細節信息，可以通過融合來自不同來源的原始數據在很早的階段對數據進行分類但是所要處理的傳感器數據量大，處理時間長，需要很高的數據帶寬，實時性差，抗干擾能力差，并且在實踐中可能很復雜，且數據融合由于原始數據采用不同格式和不同傳感器類型，要求傳感器是同類的。因此在架構中添加新傳感器需要對融合模塊進行重大更改。

? ? ? ?因此一些研究者開始引入了特征層融合的思想。與直接使用來自不同傳感器的原始數據進行融合不同，特征級融合首先分別對各自數據進行特征提取，然后對提取的特征進行融合處理。特征級融合需要對傳感器采集到的數據作提取特征處理，抽象出特征向量，然后對特征信息進行處理，最后到融合后的特征，用于決策，屬于中間層次的融合。其優點在于有助于提高實時性，降低對通信寬帶的要求。特征級融合提供了更多的目標特征信息，增大了特征空間維數。融合性能有所降低的原因是由于損失了一部分有用信息。特征級融合的實現技術主要有：模板匹配法、聚類算法、神經網絡和支持向量機（Support Vector Machine, SVM）等。大多數基于深度學習的方法也是利用神經網絡提取特征，對不同傳感器提出的特征之間做級聯或者加權，如 RoarNet、AVOD、MV3D、F-PointNet等。特征級融合的主要優點是它能夠減少傳感器數據到融合模塊的帶寬，并且可以通過提升特征的互補性來提升效果。特征級融合保留了低級融合的相同分類和預處理能力，允許相關數據類似地有效地集成到跟蹤算法中。

? ? ? ?目標(決策)層融合架構與低級融合相反。每個傳感器分別進行目標檢測算法，并產生跟蹤目標列表。然后，融合模型將這些目標與一個目標跟蹤序列融合相關聯。對每個傳感器進行預處理、特征提取、識別或判決，最后得到的初步決策進行融合判斷，因此是最高層次的融合。決策級融合可以在同質或異質傳感器中進行融合。決策級融合的優點與不足恰好和數據級相反，目標級融合的主要優勢在于其模塊化和傳感器特定細節的封裝。并且通信量小，有一定的抗干擾能力，處理代價低，選用適當融合算法，可以將影響降到最低；主要缺點：預處理代價高，數據信息處理效果比較依賴于預處理階段的性能。常用的方法有：專家系統方法、模糊集合論、貝葉斯推理、D-S 證據理論等?，F階段大多數目標層融合的目標檢測方法十分低效，不適用于自動駕駛汽車對檢測時間的要求。同時，特征層和數據層的融合也需要更多的考慮各自數據形式。

? ? ? ?目前大多數多傳感器融合研究集中于圖像數據與多線激光雷達，然而，只基于攝像頭的自動駕駛感知系統，缺乏空間信息的維度，無法精確的恢復空間信息的位置。攝像頭易受到光線、探測距離等因素的影響，當檢測遠距離目標的時候，只能給出分辨率極低的信息，甚至人的肉眼無法分辨，導致無法標注或錯誤標注的問題，無法穩定地應對復雜多變的交通環境下車輛檢測任務，無法滿足無人駕駛汽車穩定性的要求。因此，自動駕駛目標檢測需要更多的傳感器。而激光雷達具有探測距離遠、不受光線影響并且能夠準確獲得目標距離信息等優點，能夠彌補攝像頭的缺點。當目標被識別時，可判斷此時檢測框內有無點云，來決定是否修正相應的識別置信度。雷達點云數據與圖像數據的融合不僅能獲得準確的目標的深度信息，還能降低圖像檢測時的漏檢的概率，達到了融合數據以提高檢測效果的目的，通過這種多視圖的編碼方案能夠獲得對稀疏3D點云更有效和緊湊的表達。

? ? ? ?由于視覺圖像獲取較易、處理方法多樣，所以視覺技術是現階段自主車輛研究中的主要獲取信息手段。其中視覺技術主要分為單目視覺和雙目視覺。單目視覺識別技術多采用基于車輛特征的方法，該方法主要利用車輛與背景有差異的特征，如紋理、邊緣和底部陰影等。但這種方法獲取的信息量不足，缺乏深度信息，而且易受外部環境的干擾，諸如光照和陰影等因素。雙目視覺識別技術雖然可以取得較好的效果，但其計算量較大，算法復雜，難以保證車輛識別的實時性。激光雷達能夠獲得場景的距離信息，不易受光照等外部條件的影響，但其獲取的外部信息不充分，易造成誤判。因為圖像具有較好的橫向紋理特征，點云能夠提供可靠的縱向空間特征，故而采用多傳感器融合技術可以克服單一傳感器獲取信息量不足，探測范圍小的缺點。隨著自動駕駛和深度學習技術的發展，多傳感器融合相關技術得到了極大的推動。多傳感器融合技術基本可概括為：對于不同時間和空間維度的多傳感器信息，依據融合準則，對這些信息進行分析，獲得對被測量的目標一致性描述與解釋，進而實現后續的決策和估計，使融合結果比單獨獲取的結果更加豐富與準確。在自動駕駛領域，卡爾曼濾波算法、D-S 證據理論等傳統多傳感器融合算法仍然發揮著十分重要的作用。但隨著深度學習快速發展，端到端的數據融合也成為自動駕駛不可或缺的方法。

? ? ? ?現有的融合方案有些僅用于輔助確認目標的存在性，例如在激光雷達返回有目標的大致區域進行相應的視覺檢測；有些使用了統一框架進行融合，如在基于卡爾曼濾波框架下，對于不同傳感器賦予了不同的協方差，并在任意一個傳感器獲得目標數據后進行序貫更新。這些方案均可以實現多傳感器數據融合，但由于只是將不同傳感器等同看待而進行融合，方法雖然直接但低效，因而效果有較大提升空間。在基于純視覺的 3D 目標估計中，估計的距離屬性極其不穩定，而通過多傳感器的融合，對視覺信息進行修正，極大的提高自動駕駛的目標檢測精度。 在目標層的融合攝像頭和激光雷達信息不能滿足自動駕駛的要求。

參考：

? ? ? ? 廖岳鵬（基于多傳感器的自動駕駛目標檢測）? ? ? ? ? ? ? ???????? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??????? CVPR_2017 :?Multi-view ?3d ?object ?detection ?network ?for ?autonomous driving；

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