多传感器融合趋势下实现高级别自动驾驶的三大关键感知环境适应自然确保安全
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上应用，它们对雾、烟或灰尘具有很强穿透能力，在恶劣天气条件下表现出色。然而，对于L3及以上级别车型来说，这些设备对于提升精度和效果不够，而随着4D技术出现，它们正逐步成为主流解决方案。在2027年之前，全世界对4D成像市场预计将达到35亿美元规模。
其次是激光雷达，它们被视为现代智能汽车中的“眼睛”，拥有高分辨率、高隐蔽性和抗干扰能力。这项技术正在迅速发展，并且越来越多地被新兴造车企业采用。据统计，一旦进入市场，全年的安装量可能会超过8万颗，为未来全球市场增长奠定基础。
最后是红外热成像是未来智能交通领域的一个重要组成部分，因为它能区分行人与其他无生命体，同时在雨水或者雾霾条件下也能保持良好功能。而随着成本降低，其应用范围日益扩大，现在预计到2025年中国红外热成像仪市场规模将达到123.4亿美元，是未来的重要趋势之一。
综上所述，以一种更加复杂但有力的方式，将这些关键技术结合起来，可以让我们更接近实现完全自动化并减少事故发生概率，让我们的道路变得更加安全。这一趋势不仅改变了我们的出行方式，也推动了科技创新，为社会带来了巨大的经济价值。
