多传感器融合趋势下 实现高级别自动驾驶的三大关键自然景观中的传感器图片大全
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毫米波技术出现，它们将迎来新的发展期。这项技术预计到2027年，将达到35亿美元市场规模。
其次是激光雷達（LIDAR），它被视为智能化汽车行业进步的一个标志，因为它们具备高分辨率、高隐蔽性和抗干扰能力。在中国市场上，包括小鹏G9、小鹏M7等越来越多车型搭载了激光雷達，其安装量预计会有显著增长至8万颗左右。
最后是红外热成像，这种设备能够探测热量因素，有助于区分行人与其他无生命障碍物，而且不会受到雨雾烟霾或暗光条件影响。虽然价格曾经是一个限制因素，但随着国产原材料成本下降，以及民用领域广泛应用，其未来在自动驾驶中的作用将不可忽视。此前数据显示，中国红外热成像仪市场预计到2025年将达到123.4亿美元规模。
综上所述，即使单一传感器都有其独特优势，但只有通过深入研究并结合不同的来源信息才能真正实现高级别自动驾驶。这就是为什么我们需要不断开发新的技术，以便更好地利用这些资源，从而提高整个交通网络效率并降低事故发生率。
