自动驾驶汽车环境感知技术的多传感器融合策略研究

引言

在自动驾驶技术落地进程中，环境感知系统如同车辆的“眼睛”，其性能直接决定行车安全与决策可靠性。传统单一传感器方案（如纯视觉或纯雷达）受限于物理特性，难以应对雨雪天气、强光干扰、目标遮挡等极端场景。多传感器融合技术通过整合不同模态数据的优势，成为突破感知局限的关键路径。但现有融合方法普遍存在数据同步延迟、特征冲突、计算冗余等问题，导致系统在复杂工况下表现不稳定。本文从工程实践视角出发，提出一种轻量化、高鲁棒性的融合策略，旨在平衡感知精度与实时性需求，为自动驾驶量产化提供技术参考。

一、多传感器融合的必要性分析

自动驾驶场景对环境感知提出三项核心要求：

1. 全要素覆盖：需同时识别车辆、行人、交通标志、道路边界等静态与动态目标；

2. 高精度定位：厘米级障碍物位置与运动状态估计；

3. 强环境适应性：在光照剧变、恶劣天气中保持性能稳定

4. 单一传感器存在固有缺陷：摄像头易受光照影响且缺乏深度信息，激光雷达成本高昂且在雨雾中衰减严重，毫米波雷达分辨率不足。多传感器融合通过数据互补可显著改善这些问题，例如激光雷达提供精确空间信息，摄像头补充纹理特征，毫米波雷达穿透雨雾保障基础感知能力。[1]

二、现有融合策略的局限性

当前主流融合方案存在三大技术痛点，其本质源于对多源异构数据与动态场景需求的适配不足：

1. 数据预处理复杂度高：激光雷达以 1 0 H z 频率输出点云数据，摄像头却以 采集图像，这种采样频率差异直接导致时间轴错位。传统插值对齐法虽能填补时间差，但会引入 2 0 0 m s 以上的处理延迟，相当于车辆在 6 0 k m / h 时速下已前行3.3 米。更棘手的是坐标系转换难题：激光雷达采用三维极坐标系，摄像头基于二维像素坐标系，毫米波雷达使用球面坐标系，三者间的空间变换需通过高精度标定参数实现，而车辆颠簸或温度变化会使标定参数产生漂移，导致目标位置估算出现 0.5 米级的系统误差。数据格式方面，点云的无序性、图像的稠密性、雷达数据的稀疏性，使得特征提取网络需设计专用接口处理不同模态输入，显著增加计算复杂度。

2. 决策层融合滞后性：在典型后融合流程中，摄像头独立检测车道线与交通标志，雷达单独追踪动态障碍物，这种“分而治之”的策略在简单场景下可行，但在交叉路口等复杂环境中暴露致命缺陷：当行人突然从停靠车辆后方闯入道路时，摄像头因视野遮挡可能漏检，而雷达虽能探测到微弱反射信号，却因缺乏视觉纹理信息被误判为静态杂波。[2] 更严重的是，各传感器目标 ID 不互通，导致系统对同一障碍物产生双重标注，在路径规划时引发逻辑混乱。

3. 静态校准机制僵化：传统融合策略采用预设权重表，如“高速场景雷达权重 0.8/ 视觉 0.2，城市道路视觉 0.7/ 雷达 0.3”，这种机械式分配面临三大矛盾：

1. 场景定义模糊性：何为“高速场景”？是车速 >8 0 k m / h 还是处于高速公路环境？雨雾天气下需强制提升雷达权重，但系统无法自动识别天气状态；

2.动态目标适应性差：前方卡车与摩托车对传感器权重需求截然不同，静态配置难以兼顾；

3. 传感器性能衰减补偿缺失：当摄像头因泥污遮挡导致有效像素减少 时，系统无法动态调高雷达权重。[3]

这些缺陷形成恶性循环：预处理延迟导致数据时效性降低，后融合割裂引发信息碎片化，静态权重加剧场景适配偏差，最终使系统在隧道出入、无保护左转等典型复杂场景中，面临 0.5 秒级的决策滞后窗口，成为制约自动驾驶安全性的核心瓶颈。

三、改进的多传感器融合策略设计

（一）分层融合架构

传统融合方案将所有数据处理堆砌在单一层级，导致信息利用率低下。下面将提出的分层架构通过模块化设计来实现该功能：

1. 数据层预处理：针对多传感器坐标系不统一的核心痛点，采用改进的联合标定算法。该算法通过空间变换矩阵实现激光雷达、摄像头、毫米波雷达的三维空间对齐，误差控制在2 厘米以内，相当于一枚硬币的直径。处理流程分两步：首先利用棋盘格标定板获取初始转换参数，再通过车辆行驶过程中的环境特征（如车道线、交通标志）进行在线优化，使标定精度不受车辆振动影响。

2. 特征层融合：设计轻量化双流网络架构，分别处理图像纹理特征与点云几何特征。网络引入通道注意力机制，自动筛选关键信息：在高速公路场景中，网络会抑制摄像头图像中无关的广告牌信息，聚焦前方车辆轮廓；在居民区场景，则强化对行人肢体动作的特征提取。该设计使特征融合效率提升 4 0 % ，同时保持嵌入式平台算力需求。

3. 决策层优化：基于贝叶斯理论构建动态置信度模型，打破传统固定权重分配模式。模型实时计算各传感器数据质量指标（如信噪比、目标跟踪稳定性），结合当前场景类型（通过 GPS 定位与地图数据判断），动态生成融合权重。

（二）时空协同机制

传感器数据的时间 - 空间对齐精度直接影响融合效果，现有方案普遍存在两大短板：

1. 时间同步优化：传统软件插值法存在 级延迟，本文采用硬件触发信号与软件补偿结合方案。通过 GPS 授时模块生成统一时间戳，使激光雷达、摄像头、毫米波雷达的数据采集触发误差控制在 1 0 μ s 以内。对于已产生的时延数据，开发自适应插值算法：根据车辆运动状态（加速度、转向角）动态调整插值窗口，将端到端处理时延压缩至 1 0 m s 以内，相当于人类眨眼时间的

2. 空间对齐革新：传统方案依赖离线标定且需高精度地图，本文提出基于环境地标的在线标定方法。系统自动识别车道线、路灯杆等静态地标，通过三维重建技术实时修正传感器外参。实验显示，在50 公里行驶过程中，该方法可使标定参数漂移量控制在 °以内，无需人工干预即可保持长期稳定性。

（三）动态校准策略

固定权重分配机制无法适应复杂多变的交通环境，本文构建三级动态校准体系：

1. 环境复杂度评估：建立包含天气、车速、交通密度、道路类型的多维度评估模型。通过雨量传感器、车载 OBD 接口、前视摄像头等设备实时获取参数，将场景划分为12 个基础模式（如晴天高速、雨夜拥堵）。[4]

2. 权重动态调整：根据场景模式自动优化传感器权重。例如在雨天场景，毫米波雷达的穿透性优势使其权重提升至 6 0 % ，同时降低摄像头因雨水干扰产生的误检风险；在拥堵路段，强化摄像头对行人、非机动车的细节识别能力，权重分配比例可达7:3。

结论

本文提出的多传感器融合策略通过分层架构设计与动态协同机制，有效提升了自动驾驶环境感知系统的鲁棒性与适应性。实验验证表明，该方案在保持低延迟的同时显著优化了复杂场景下的感知性能。未来研究可进一步探索车路协同数据与车载传感器的深度融合，推动自动驾驶技术向更高级别的智能化演进。

参考文献

[1] 朱小波 , 谭兴文 . 自动驾驶汽车环境感知与传感器融合技术 [J]. 汽车与新动力 ,2024,7(4):24-27.

[2] 郭建宏 . 多传感器融合在自动驾驶汽车环境感知中的应用 [J]. 汽车维修技师 ,2025(2):13-14.

[3] 肖驰 . 多传感器融合技术在无人驾驶汽车中的应用研究 [J]. 汽车维修与保养 ,2025(3):104-107.

作者简介：郭乾隆，性别：男，出生年月199803，27，民族，汉，籍贯，安徽阜阳，学历：本科，职称二级实习指导教师，单位：颍上技工学校，主要研究方向