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。为了充分发挥不同传感器的各自优势，高阶智驾感知系统正在朝着多传感器深度融合的方向演进。

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，但它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为执行决策提供依据，就需要经过多传感器融合算法处理形成全景感知。

下面为大家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，其精度虽然不如激光雷達，但在众多类别中仍处于较高水平，对雾烟灰尘等恶劣天气条件下的穿透能力极强，在当前车型中主要作为测距和测速传感器存在。2022年1-8月，乘用车新车交付单车搭载毫米波雷達仅为0.86颗。这并不意味着其性能不优秀，对于L2+级别汽车来说，这样的高分辨率带来的稳定的点云收集对于完成360°环境 感知至关重要。但对L3、L4及以上级别车型来说，这种精度与融合效果则不足以满足要求。在今年4D毫米波彩色成象开始上市后，将会迎来真正进入规模化前装量产的大年。预计到2027年全球4D豪华彩色成象市场将达到35亿美元。

其次是激光雷達，它已经成为汽车智能化最新“标签”，包括小鹏G9、小鹏M7、小鹏S01以及哪吒s等越来越多的地图都搭载了激光探测仪相较于普通探测仪具有分辨率高隐蔽性好抗干扰能力强等优点，被比喻为自动驾驶车辆“眼睛”决定着行业进步水平，是实现自动化落地“最后一公里”极重要环节。由于具备信息精度苛刻要求在对L3以上级别场景内具有不可替代优势，无论是在造车新势力还是主机厂亦或互联网企业都在布局引领需求攀升。此前H1国内乘用车新安装数量已达到24700颗;下半年拟交付10余款将大幅提升安装数量，全年总安装量有望突破80000颗。

最后的是红外热成象，由于能探测热量因而特别适用于区分行人其他无生命障碍物并且不会受到雨雾烟霾或暗灯条件影响观察距离可至数百米远未来将占领一席之地。而近期随着芯片国产化成本下降民用领域得到了广泛应用，将快速打开红外探测市场规模。此前中国红外热成象仪市场规模已达到66.8亿美元预计2025年将达到123.4亿美元增长速度持续加快。

结语：多传感器融合方案即将成为未来的必然趋势通过不同的检测方式进行数据整合能够提高整个系统效率并增加安全措施但设计这些算法却不是简单的事项因为每个设备拥有独立坐标系不同的数据形式甚至采集频率也各异所以正确结合这三个要素才能使我们的智能交通工具更加安全有效从而推动人类社会向更美好的未来迈进。