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
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传感器：4D毫米波雷达、激光雷达以及红外热成像。
首先是4D毫米波雷达，这种类型已经在量产车辆中应用，它们对雾、烟、灰尘等恶劣天气条件下的穿透能力非常强，是测距和测速功能中的重要组成部分。尽管单车搭载数量目前仍然较低，但随着4D技术不断进步，将会在2023年进入规模化前装量产阶段。在预计到2027年的市场规模达到35亿美元时，我们将看到更多车型安装这些设备。
其次是激光雷達，它们具有分辨率高，对信息精度有严格要求的情况下的优势，在今年以来被越来越多地用于新能源汽车。此设备对于实现无人驾驶至关重要，并且由于其隐蔽性好及抗干扰能力强，被称为“眼睛”，决定了自动驾驶行业发展水平。不论是造车新势力还是主机厂或互联网企业，都正积极布局这项技术，以提升需求并推动产品更新换代。
最后的是红外热成像，它在恶劣天气如雨雪霜或暗夜等情况下表现出色，因为它能探测到温度差异，不受自然光照影响。虽然价格曾是一个主要阻碍因素，但近年来原材料国产化成本下降，使得民用领域广泛应用，也使得未来可能迅速打开市场门户。在预计到2025年的中国市场规模达到123.4亿美元时，我们将见证这一技术如何进一步普及于智能交通领域内。
总结来说，由于多个原因——包括性能冗余、高级别安全性，以及适应各种复杂环境——未来汽车行业将继续向更全面更精确的地理空间与时间维度进行扩展。这一趋势不仅仅涉及新的硬件设计，还涉及复杂算法开发与优化，以及对用户体验的大幅改善。这就是为什么我们说，在未来的智能交通中，每一次小小创新都可能带来巨大的变革。
