传感器融合

一句话总结： 传感器融合将多个传感器——摄像头、LiDAR、雷达、GPS——的数据结合起来，形成一个更准确的世界视图。它是自动驾驶与机器人领域的基础能力。

传感器融合是将多种传感器数据进行组合的过程。每种传感器都有优缺点：摄像头能捕捉丰富的视觉细节，但在黑暗环境中表现较差；LiDAR可测量精确的 3D 深度，但不包含颜色信息；雷达在雾雨等恶劣天气下可靠，但分辨率较低。传感器融合会将这些互补输入结合起来，使最终结果的不确定性小于任何单一传感器。

融合中常用的传感器

1. LiDAR：提供高精度 3D 点云，适用于深度与几何感知。
2. 摄像头：捕捉颜色、纹理与细节，是车道线检测与交通标志识别的关键。
3. 雷达：在恶劣天气下更可靠，并可通过多普勒效应测量速度。
4. GPS / GNSS：提供全球定位信息，通常与 IMU 融合以实现连续定位。
5. IMU（惯性测量单元）：测量加速度与角速度，用于在 GPS 更新间隔内跟踪运动。

融合层级

1. 数据级融合：在任何处理之前直接融合原始传感器流。精度最高，但需要严格同步与大量算力。
2. 特征级融合：各传感器先独立提取特征，再将特征合并进行联合分析。
3. 决策级融合：各传感器先各自输出决策，最终算法再合并这些决策（例如多数投票）。

关键算法

1. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）：使用不确定性的概率模型，将带噪声的传感器读数进行最优融合。
2. 贝叶斯网络：建模不同传感器输出之间的概率依赖关系。
3. 卷积神经网络：从大规模训练数据集中端到端学习传感器通道融合。参见：计算机视觉。

自动驾驶中的传感器融合

自动驾驶汽车依赖传感器融合来确保安全运行。没有任何单一传感器能覆盖所有工况：LiDAR 提供 3D 地图；摄像头读取交通标志与车道线；雷达在雨雾中高速跟踪车辆。融合系统会综合权衡所有输入，构建可靠的世界模型。训练融合模型需要大规模、同步的多传感器数据集。Bright Data 的 数据集可支持自动驾驶感知系统的训练数据流水线。