AI在自动驾驶系统中如何实现多传感器融合？

发布时间：2025-04-12 12:53:35 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：13 次

在自动驾驶系统中，AI实现多传感器融合主要通过以下几种方式：

融合层级

• 数据层融合：在原始数据层面进行对齐与融合。例如，将激光雷达点云投影到摄像头图像，生成RGB-D数据。这种方式信息损失最小，适合低层特征提取，但时空同步要求高，需精确标定与硬件同步。

• 特征层融合：先对传感器数据进行特征提取，再对特征信息进行整合分析。例如，摄像头检测2D边界框，激光雷达生成3D检测框，通过卡尔曼滤波关联目标。这种方式平衡了计算效率与信息完整性。

• 决策层融合：各传感器独立输出结果后进行融合。例如，摄像头、激光雷达和毫米波雷达分别检测目标，通过投票机制确定最终结果。这种方式具有高度的抽象性和智能化，但信息损失较大，可能因传感器误报导致冲突。

核心技术

• 传感器标定与同步：

  • 标定技术：激光雷达-摄像头标定，使用棋盘格或特定标定板，通过最小化重投影误差优化外参矩阵。在线标定基于SLAM实时优化传感器外参，适应车辆振动和温度变化。

  • 时间同步：硬件同步采用PTP实现微秒级同步；软件插值通过时间戳对齐和运动补偿修正异步误差。

• 多模态数据融合算法：

  • 传统方法：卡尔曼滤波用于多传感器目标跟踪；扩展卡尔曼滤波处理非线性系统。

  • 深度学习方法：

    • BEVFormer：输入多视角图像和激光雷达点云，通过Transformer提取图像特征，转换为BEV空间后与点云特征融合，输出3D目标检测与语义分割结果。

    • TransFuser：使用跨模态注意力机制对齐图像和点云特征，在遮挡场景下召回率提升。

未来趋势

• 传感器技术的融合演进：4D毫米波雷达与摄像头模组集成，成本控制在较低水平；FMCW激光雷达通过调频连续波技术同时测量距离与速度。

• AI算法的突破方向：神经辐射场从多视角图像重建高精度3D场景；多任务联合训练减少模块间信息损失。

• 车路协同与云融合：路侧单元通过5G传输全局交通信息，弥补车载传感器盲区；边缘云平台实时更新高精地图，降低车载计算负载。