在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等智能系統(tǒng)中，單一傳感器往往難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的感知需求 —— 激光雷達(dá)雖能精準(zhǔn)測距但成本高昂，攝像頭擅長圖像識(shí)別卻受光照影響，毫米波雷達(dá)穿透性強(qiáng)但分辨率有限。多傳感器融合技術(shù)通過協(xié)同不同類型傳感器的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn) “1+1>2” 的感知效果，已成為智能系統(tǒng)可靠運(yùn)行的核心支撐。其本質(zhì)是通過對(duì)多源數(shù)據(jù)的協(xié)同處理，降低不確定性、彌補(bǔ)信息缺口，最終提升環(huán)境認(rèn)知的準(zhǔn)確性與魯棒性。本文將從融合層次、技術(shù)原理、應(yīng)用實(shí)踐三個(gè)維度，系統(tǒng)解析多傳感器融合的工作機(jī)制。

融合層次：從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的遞進(jìn)式處理

多傳感器融合按信息處理階段可分為數(shù)據(jù)層融合、特征層融合、決策層融合三個(gè)層次，不同層次對(duì)應(yīng)不同的處理粒度與應(yīng)用場景，共同構(gòu)成完整的融合體系。

數(shù)據(jù)層融合（像素級(jí)融合） 是最低層級(jí)的融合，直接對(duì)傳感器原始數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)與整合。其核心在于將不同傳感器的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至同一時(shí)空坐標(biāo)系，實(shí)現(xiàn) “數(shù)據(jù)對(duì)齊”。例如，在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)與攝像頭的圖像數(shù)據(jù)需通過外參校準(zhǔn)（旋轉(zhuǎn)矩陣與平移向量）實(shí)現(xiàn)空間對(duì)齊，再通過時(shí)間戳同步（誤差≤1ms）確保時(shí)序一致性。融合后的數(shù)據(jù)保留了最完整的原始信息，可通過點(diǎn)云著色（將攝像頭的像素顏色賦予對(duì)應(yīng)激光點(diǎn)）實(shí)現(xiàn)更豐富的場景描述。但該層次對(duì)傳感器校準(zhǔn)精度要求極高（空間偏差需≤3cm），且數(shù)據(jù)量龐大（如 16 線激光雷達(dá)每秒產(chǎn)生 200 萬點(diǎn)，配合攝像頭每秒 30 幀圖像，總數(shù)據(jù)量可達(dá) 100MB/s），對(duì)計(jì)算能力提出嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，因此僅適用于高精度要求場景（如工業(yè)檢測）。

特征層融合 基于數(shù)據(jù)提取的特征進(jìn)行融合，是平衡性能與效率的折中方案。系統(tǒng)首先從各傳感器數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征（如激光雷達(dá)的障礙物輪廓、攝像頭的邊緣與紋理、毫米波雷達(dá)的速度信息），再通過特征匹配與關(guān)聯(lián)算法實(shí)現(xiàn)跨傳感器信息融合。例如，在目標(biāo)檢測中，激光雷達(dá)提供的三維坐標(biāo)（x,y,z）可與攝像頭檢測的目標(biāo)類別（行人、車輛）綁定，毫米波雷達(dá)的徑向速度可修正目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)。特征層融合減少了原始數(shù)據(jù)的冗余（特征數(shù)據(jù)量僅為原始數(shù)據(jù)的 10%-30%），同時(shí)保留了決策所需的關(guān)鍵信息，成為自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等實(shí)時(shí)系統(tǒng)的主流選擇。其核心技術(shù)在于特征的一致性描述 —— 需定義跨傳感器通用的特征量（如目標(biāo)的尺寸、運(yùn)動(dòng)向量、置信度），確保不同傳感器的特征可被統(tǒng)一處理。