多传感器融合趋势下实现高级别自动驾驶的三大关键光学雷达和超声波传感器在自然环境中的应用
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、激光雷达以及红外热成像。
首先是4D毫米波雷达，这种类型的大量应用在于其对雾、烟、灰尘等恶劣天气条件下的穿透能力极强，在自然环境中的表现更好。目前，4D毫米波雷達单车搭载数量仍处于较低水平，但随着时间推移，其市场规模预计将持续增长至35亿美元左右。
其次是激光雷达，它具有分辨率高、高隐蔽性和抗干扰能力强等优点，被认为是实现自动驾驶落地“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，激光雷达到不可替代的地位，而国内乘用车新车安装量也在快速攀升。
最后，我们有红外热成像，它在高动态范围、雨天或暗光场景下尤其有优势，因为它能探测到热量，从而特别适合区分行人和其他无生命障碍物。此前，由于价格居高不下而未能广泛应用，但随着国产化原材料成本下降，现在正迅速打开红外探测器市场，为未来自动驾驶领域占据一席之地打下基础。
总结来说，多传感器融合方案是未来汽车发展必然趋势，以各种方式结合各自优势，可以提高安全冗余性和数据可靠性。但由于坐标系不同，以及采集频率差异等问题，使得设计相应算法成为挑战之一。
