目前，自動駕駛的安全事故原因絕大多數出現在傳感器這個重要環節，將各類傳感器融合在一起，能否就能起到1＋1＞2的效果呢？

傳感器是汽車感知周圍的環境的硬件基礎，在實現自動駕駛的各個階段都必不可少。自動駕駛離不開感知層、控制層和執行層的相互配合。攝像頭、雷達等傳感器獲取圖像、距離、速度等信息，扮演眼睛、耳朵的角色。目前自動駕駛的安全事故原因絕大多數出現在傳感器這個重要環節，將各類傳感器融合在一起，能否就能起到1+1>2的效果呢？

多傳感器融合是必然趨勢

通過增加傳感器的數量，并讓多個傳感器融合來提高自動駕駛能力。多個同類或不同類傳感器分別獲得不同局部和類別的信息，這些信息之間可能相互補充，也可能存在冗余和矛盾，而控制中心最終只能下達唯一正確的指令，這就要求控制中心必須對多個傳感器所得到的信息進行融合，綜合判斷。

在使用多個傳感器的情況下，要想保證安全性，就必須對傳感器進行信息融合。多傳感器融合可顯著提高系統的冗余度和容錯性，從而保證決策的快速性和正確性，是自動駕駛的必然趨勢。

當然，要實現傳感器融合，也是有前提條件的。硬件層面，數量要足夠，也就是不同種類的傳感器都要配備，才能夠保證信息獲取充分且有冗余；軟件層面，算法要足夠優化，數據處理速度要夠快，且容錯性要好，才能保證最終決策的快速性和正確性。

傳感器融合的技術概述

每種傳感器都有自己無法克服的缺陷，因此數量的增加無法解決實際的問題。真正的解決之道是綜合不同傳感器采集到的信息。而目前的雷達技術在分辨率上也有些不合格，可以說每種傳感器都有自己的軟肋。

想做到完美的傳感器融合，就要接受不同傳感器的輸入，并利用綜合信息更準確的感知周邊環境，其得出的結果比不同傳感器各自為戰要好得多。將不同傳感器進行融合還能換來一定程度的冗余，即使某個傳感器出了問題也不會影響車輛的安全。

目前車輛上搭載的大多數ADAS系統都是獨立運作的，這就意味著它們不會與其他車輛上的系統交換信息。此外，車上的后置攝像頭、360度全景系統、雷達和前置攝像頭都有自己的獨立任務，它們之間幾乎沒有交流。

給車輛安裝這些獨立系統后，司機就能獲知更多信息，車輛也能實現少數自動駕駛功能。不過，我們也可以對這些傳感器進行融合，實現更為強悍的功能。

后置攝像頭+超聲波距離傳感器這項配置在現售車輛上早已不再新鮮，倒車時它能用警報聲提醒我們車輛離周邊物體還有多遠。

在這套新系統中，后置攝像頭能讓司機看清車輛后方情況，而機器視覺算法則負責探測車輛后方物體或馬路牙子。超聲波距離傳感器則是輔助設備，它能在在沒有任何照明的夜晚幫司機順利倒車入庫。

前置攝像頭+多模前置雷達能產生意想不到的效果。前置雷達能探測到150米范圍內物體的移動速度和距離，而且它幾乎不受天氣情況影響。攝像頭則負責發現并辨別前方物體，比如讀取街道上的交通標識和紅綠燈。

雖然一些ADAS功能只靠單個傳感器或獨立系統就能實現，但一旦遇到不可預知的情況，車輛就會變得手忙腳亂。反觀能支持更復雜自動駕駛功能的傳感器融合，就可大幅降低車輛的誤報和漏報率。

傳感器融合的體系結構

對自動駕駛汽車而言，沒有必須將哪幾類傳感器數據融合在一起的說法。傳感器數據間的融合可以有多種組合。處于中間過程的傳感器融合將會產生各種假設和轉變。

因為多傳感器的使用會使需要處理的信息量大增，這其中甚至有相互矛盾的信息，如何保證系統快速地處理數據，過濾無用、錯誤信息，從而保證系統最終做出及時正確的決策十分關鍵。