传感器融合是自动驾驶汽车（AVs）的未来，允许它们复制人类感官如何协同工作以提供空间感知。那么，传感器融合到底是什么？

它利用来自多个传感器的数据来建立对车辆周围事件的感知，使车辆能够处理正在发生的事情，然后采取适当的行动。AVs中讨论最多的传感器是激光雷达、雷达和摄像头，当通过传感器融合进行组合时，它们可以很好地互补。

激光雷达技术具有扫描效果，使车辆能够以高分辨率和远距离探测物体，这有助于防止事故。激光雷达通过提供附近物体的3D信息来复制我们的深度感知，但它不能提供像照相机那样的分辨率。此外，激光雷达对浓雾或大雨等天气条件非常敏感。

雷达用来探测汽车附近物体的速度和距离。它由一个发射器和一个接收器组成，发出的无线电波会在物体上反弹和反射，直到被接收器捕获。通过这种类似回声定位的过程，雷达可以确定附近物体的距离、速度和方向。虽然雷达在距离上没有很高的分辨率，但它的另一个优点是能够在恶劣天气下很好地探测。

最后，我相信人们可以假设，相机通过反射和折射光线创建图像来模拟我们的视觉。虽然相机的分辨率非常高，但它们无法提供成像距离和深度的细节。和激光雷达一样，摄像机在某些天气条件下也不能很好地工作，在夜间可能难以检测到。

组合传感器数据

通过传感器融合，来自多个或所有这些传感器（激光雷达、雷达、摄像头等）的数据输入被汇集在一起。这是因为来自每个传感器的数据被组合在一起，形成了车辆周围事件的图像，使其能够采取适当的措施。与人类感官一样，将各种感官输入结合起来，可以产生非常详细的视觉空间感知。

所有三种类型的传感器都可以在汽车制造商使用的各种设计架构中进行组合和实现。一个这样的例子是“区域”架构，它可以被称为一个进化的领域架构，是旧款车辆中最初的扁平电子控制单元（ECU）架构的中间升级。

地带性建筑

对于zonal，重点放在车辆中选择的物理区域，如前部、后部、中央核心或侧面。无论ECU的确切功能如何，位于给定物理区域中的所有ECU都连接到同一个区域控制器或网关。

使用分区设计，网关可以更接近传感器本身。这意味着主机和网关之间的布线大大简化，从而实现更好的连接。这种方法在可伸缩性以及使用高速以太网和各种其他计算资源所带来的功能方面具有巨大优势。因此，它对车辆的决策和处理数据都是可靠的。然而，Zonal的代价是，需要管理和路由进出功能迥异的ECU的流量的网关更加复杂。

分区体系结构还提供了一个特别适用于传感器融合的显著优势。车辆可以有多个分区控制器，从传感器收集数据，有时甚至在传感器性能不足时对其进行补偿。因此，区域控制器可以应用传感器本身没有执行的任何本地处理，例如信号清理或本地机器学习（ML）。

中央处理

现代车辆考虑的另一种体系结构实现了集中式处理传感器融合。所有的域都合并在一个集中的域控制系统中，从而形成了“中央处理”的名称，而不是将几个ECU分散在整个汽车中。中央处理是特斯拉（Tesla）和Waymo（Waymo）等制造汽车的高科技公司的首选设计，因为它们努力实现5级（完全）自主权。如今，这种类型的体系结构导致了三个左右的集中式控制器，而不是理想的单一控制器。

虽然将所有域放在一个集中的域控制中听起来更简单，但实际上从处理的角度来看，这会使事情变得更复杂。在这种体系结构中，大部分处理由中央单元执行。然而，传感器产生的大量数据意味着中央单元可以调节性能。

一种解决方案是依靠具有高端处理能力的最先进的处理单元，专门用于处理汽车传感器数据。另一种方法是依靠分布式处理来优化系统，降低集中控制器上的工作负载，并允许高计算速度。

分布式方法

不同的制造商将选择最适合其公司类型和历史的产品。新进入者可能倾向于高端密集型集中计算方法，而传统制造商可能倾向于后者，即分布式解决方案，以更好地利用供应商的贡献。

在分布式方法中，有必要将多个模块推到边缘，以处理由多个传感器生成的大量数据，包括传感器模块、制动控制模块、照明模块、，等。通常采用高度复杂的传感器，以便它们能够执行一些数据处理功能，以减少发送回中央单元的信息的带宽，或减少形成传感器融合的接收信号中的噪声。

为了让车辆完全自主，它们需要完美的空间意识，以便正确识别和应对道路上不断变化的环境。很难说分区处理还是中央处理将是未来更普遍的汽车结构类型，但我们知道的是，传感器融合将是在AVs中复制人类感官并最终达到5级的关键。

无论使用哪种架构，确保其正确联网是AVs的关键。