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揭秘传感器工作原理及应用
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上应用，它们对雾、烟、灰尘等恶劣天气条件下的穿透能力极强，在测距和测速方面表现突出。然而，对于L3或以上级别车型来说，这些传统类型无法满足需求，因此新一代4D成像技术被引入市场，以提升高级化智能化功能。此技术预计到2027年将达到35亿美元市场规模。
其次是激光雷達，它们具有分辨率高、隐蔽性好以及抗干扰能力强，是实现自动驾驶落地“最后一公里”中的重要环节。不仅如此，无论是造车新势力还是主机厂，都在布局激光产品，不断推动产能需求增长。
最后是红外热成像，它在恶劣环境如雨天、高动态范围及暗光情况下表现优异，可以区分行人与其他无生命障碍物，同时不受照明条件限制。在民用领域得到了广泛应用，其成本下降，将迅速打开红外探测者市场。此前成本较高，现在随着国产原材料芯片出现，其成本正在逐步减少，为未来汽车智能化提供支持。预计到2025年中国红外热成像是64.8亿美元市场规模。
综上所述，多传感器融合方案对于提高安全性和可靠性的至关重要，而这三个关键设备正逐渐成为实现这一目标不可或缺的一部分。这意味着未来的交通将更加智能化，更安全，更可靠。但设计这些算法并非易事，因为不同的坐标系需要相应调整，以及数据格式和采集频率也会有差异。
