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原理及应用论文
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，其精度虽然没有激光雷达高，但在众多传感器类别中仍处于较高水准，对雾、烟、灰尘等恶劣天气条件下的穿透能力极强。在2022年1-8月，全球乘用车新车交付单车搭载毫米波雷達仅为0.86颗。但随着今年4D毫米波雷达到商业化阶段，这将是一个真正进入规模化前装量产的大年。此预测到2027年，将有35亿美元市场规模。
其次是激光雷达，它已经成为智能化领域的一个重要标志。在今年广州车展上，小鹏G9、小鹏P7、新能源威马M7等越来越多汽车都搭载了激光 雷达到位。而与普通 雷达到相比，激光 雷达到分辨率高，无论是在夜间还是在密云天气下，都能提供清晰、高质量的地图数据，是实现自动驾驶“最后一公里”中极为重要的一环。
最后是红外热成像，由于其对动态范围非常敏锐，在雨天或雾天时表现尤佳，因此被视作未来某些场景下的必备设备。不过，这项技术过去未能普及主要因为成本问题，但随着国产原材料推进，该技术可能会迅速打开市场。这使得预计到2025年，该市场将扩至123.4亿美元。
结论：尽管每种技术都有其独特之处，但是它们共同构成了实现更复杂、高级别任务如完全无人操作（L3）或甚至完全自主操作（L4）的关键组件。而这些技术如何有效结合，以创建一个整体包容性的视觉感觉，那就是当前研究重点所在。
