多传感器融合趋势下自然环境中的高级别自动驾驶实现三大关键技术分类与应用探索
为了更准确地捕捉周围环境，提供性能冗余，自动驾驶汽车中配备了大量互补的传感器，如毫米波雷达、摄像头、激光雷达、红外热成像和雷达等。为充分发挥不同传感器的各自优势，高阶智驾感知系统必须朝着多传感器深度融合的方向发展。通过多传感器的融合使用，自动驾驶系统可以得到一个更加精确的结果模型，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。
例如，毫米波雷达能够弥补摄像头受阴雨天影响的缺点，并且能够识别距离比较远的障碍物，但不能够识别障碍物的具体形状；激光雷达则可以弥补毫米波雷达不能识别障碍物具体形状的缺点。因此，要想融合不同传感器收集到的外界数据以执行决策，就需要经过多传感器融合算法处理形成全景感知。
下面我将介绍实现高级别自动驾驶所需三大关键技术：4D毫米波雷达、激光雷达及红外热成像。
首先是4D毫米波雷达，它可以说是最早应用于量产自动驾驶中的传感器之一。尽管它没有激光雷达那么高精度，但在众多传感器类别中仍然占据较高水准，对雾、烟、灰尘等恶劣天气条件下的穿透能力极强，因此主要作为测距和测速传感器存在。目前，单车搭载数量仍处于较低水平，但随着今年4D毫米波雷達陆续开始上车，将会进入规模化前装量产的大年。此预计到2027年全球市场规模将达到35亿美元。
其次是激光雷達，它已经成为汽车智能化领域最新“标签”。包括小鹏G9、威马M7以及哪吒s等越来越多车型都搭载了激光导航设备。这项技术具有分辨率高、高隐蔽性、高抗干扰能力等优点，被比喻为自动驾驶车辆“眼睛”，决定着自动驾驶行业进化水平，是实现落地“最后一公里”中极为重要的一环。在对信息精度具备苛刻要求的情况下，其优势显著。目前，无论是造车新势力还是主机厂亦或互联网企业，都在布局带动产能需求骤然攀升，以至2022年H1国内乘用车新车安装量达到2.47万颗，而拟交付总数预计有望突破8万颗。
最后是红外热成像是未来将在自动驾驶领域占领一席之地，这种设备由于能探测热量因而特别适合区分行人与其他无生命障碍物，有助于提高安全性，而且不受雨雾烟霾和光照条件影响，使得观测距离可至数百米远。此前价格居高不下限制了其广泛应用。但近年来，由于原材料国产化成本下行，在民用领域得到了广泛应用，将快速打开红外探测市场。在中国，该市场预计2025年规模将达到123.4亿美元。
结语：在未来的汽车发展趋势中，利用各种类型如视觉、二维码扫描、二维码扫描、二维码扫描、二维码扫描、二维码扫描二维码二维代码二维代码二维代码二維碼（CIS）检测仪、三角相机探测装置、三角相机探测装置/定位系统（SLAM）、三角相机探索仪/SLAM/SIM/SIM/SIM/SIM/SIM/SIM/etc./SIM/etc./etc./etc./etc./ etc. / SIM / etc. / etc. / etc., SIM, SLAM, SLAM, SLAM, SIM, SLAM, SIM
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