傳感器融合

傳感器融合（傳感器融合）指的是將來自多個唔同類型、唔同位置嘅獨立傳感器（例如攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波傳感器及 IMU 慣性測量單元等）採集到嘅原始數據或特徵信息，透過計算機演算法進行時空同步、互補校準與綜合處理，從而輸出高精度、高冗餘度、全天候嘅環境感知結果嘅核心技術。喺高級駕駛輔助系統（高級駕駛輔助系統）與高級別自動駕駛（L3 或以上）中，由於單一傳感器均存在各自嘅物理局限性（例如攝像頭怕強光同夜晚、雷達解析度低、激光雷達造價高且受極端天氣影響），傳感器融合技術透過「取長補短」實現咗對周圍物理世界更真實、更魯棒嘅數字化重建。

核心技術架構與工作原理

傳感器融合嘅技術架構通常分為數據級融合、特徵級融合與決策級融合三個主要層次：

多源異構數據時空對齊與互補（多源異構數據時空對齊與互補性）：

自動駕駛系統需要將不同採樣頻率、不同坐標系嘅傳感器數據進行高精度對齊。例如，超聲波負責近距離盲區測距，毫米波雷達穿透能力強、擅長測速同遠距離測距但唔擅長識別物體類別，而攝像頭具有極高分辨率同色彩紋理識別能力。融合演算法透過卡爾曼濾波（卡爾曼濾波）、深度學習網絡或貝葉斯估計，將雷達嘅「距離同速度」精準度同攝像頭嘅「語義分類」能力無縫結合，即使喺視線受阻或部分傳感器失效時都能完整勾勒出障礙物嘅位置。 

多維冗餘校驗與高級態勢估計（多維冗餘校驗與高級態勢估計）：

喺複雜嘅動態駕駛場景中，演算法會建立統一嘅世界坐標系，對融合後嘅目標進行追蹤（追蹤）。透過多傳感器之間嘅交叉校驗，系統能夠有效過濾掉誤報（誤報）同漏報（漏報），並實時計算出其他交通參與者嘅精準運動軌跡、加速度及未來意圖，為自動駕駛域控制器（例如智能駕駛域控制器）做出安全決策提供高可靠嘅信任基石。 

安全規範與物理限制 

嚴禁喺車輛經歷前風擋玻璃嚴重破損、攝像頭被泥雪大面積覆蓋、前保險桿雷達遭遇嚴重撞擊錯位或傳感器出現硬件校準失效（硬件校準失效）時，仍盲目依賴高度依賴傳感器融合嘅高級輔助駕駛功能（禁止喺硬件校準失效或傳感器被遮蔽時盲目依賴傳感器融合）： 

傳感器融合嘅高度依賴「數據源嘅健康度」。嚴禁帶病使用智駕系統，當某一個核心傳感器因物理遮擋或損壞導致數據嚴重失真時，若融合演算法無法有效識別並剔除錯誤數據（即「垃圾進，垃圾出」），極易導致整個感知系統產生災難性嘅錯判，引發追尾或撞車事故。

嚴禁喺遭遇極端惡劣天氣（如暴風雪、特大暴雨導致激光雷達信號衰減、攝像頭完全失明）或複雜反射環境導致多傳感器同時出現感知盲點時，將車輛嘅控制權完全交由自動駕駛系統而唔保持人工隨時接管嘅警惕性（禁止喺極端天氣或傳感器盲點結合時將控制權完全交由自動駕駛系統）： 

任何先進嘅傳感器融合技術都無法徹底打破物理定律嘅極限。嚴禁喺物理邊界條件被超越時放鬆警惕，當極端環境同時致盲多種傳感器時，系統會觸發降級運行或退出警告，駕駛員必須時刻雙手握住方向盤，保持對路況嘅絕對監視與最終接管責任。