2018年，L3等級的自動駕駛汽車陸續(xù)出現(xiàn)在市場上。奧迪的第 一款L3自動駕駛汽車奧迪A8旗艦轎車，也是全球首款達(dá)到L3級別的自動駕駛量產(chǎn)車。以自動駕駛功能在高速公路上行駛，時速為60KM/h或者更低。駕駛員無需時刻監(jiān)控駕駛環(huán)境。
在當(dāng)時，奧迪A8為何這么牛？它是如何達(dá)到L3水平的呢？豐富的傳感器功不可沒。
A8的自動駕駛傳感器配置是所有量產(chǎn)車型中更豐富的，搭載了7種類型的傳感器，共計24個。不僅有完備的長短距離的毫米波雷達(dá)和前置攝像頭，以及復(fù)雜路況自動駕駛不可或缺的激光雷達(dá)，還有自動泊車神器——超聲波雷達(dá)和4路高清環(huán)視攝像頭。使用多個傳感器監(jiān)控相同方向，這對于防止誤報警來說也是必不可少的。
一方面，零部件供應(yīng)商認(rèn)為：“在下高速匝道之前，沒有激光雷達(dá)也可以?！保噺S商認(rèn)為：“認(rèn)為高速路上變道的時候毫米波雷達(dá)分辨率不夠，仍然需要激光雷達(dá)?！吧踔劣熊噺S預(yù)計實現(xiàn)L4需要5個激光雷達(dá)。關(guān)于傳感器，行業(yè)內(nèi)意見分歧很大，無論是安裝的個數(shù)還是位置，都沒有辦法明確。
為了進(jìn)一步推進(jìn)自動駕駛的發(fā)展，我們似乎需要繼續(xù)探索。
自動泊車、公路巡航控制和自動緊急制動等自動駕駛汽車功能在很大程度上是依靠傳感器來實現(xiàn)的。重要的不僅僅是傳感器的數(shù)量或種類，它們的使用方式也同樣重要。目前，大多數(shù)路面上行駛車輛內(nèi)的ADAS都是獨(dú)立工作的，這意味著它們彼此之間幾乎不交換信息。只有把多個傳感器信息融合起來，才是實現(xiàn)自動駕駛的關(guān)鍵。
多傳感器的使用就要求傳感器的信息必須融合
試想一下，如果一個傳感器所得到的信息要求汽車立即剎車，而另一傳感器顯示可以繼續(xù)安 全行駛，或者一個傳感器要求汽車左轉(zhuǎn)，而另一個傳感器要求汽車右轉(zhuǎn)，在這種情況下，如果不對傳感器信息進(jìn)行融合，汽車就會“感到迷茫而不知所措”，可能導(dǎo)致意外的發(fā)生。因此在使用多種（個）傳感器的情況下，要想保證安 全性，就必須對傳感器進(jìn)行信息融合。
多傳感器融合可顯著提高系統(tǒng)的冗余度和容錯性，從而保證決策的快速性和正確性，是無人駕駛的必然趨勢。各種傳感器性能各有優(yōu)劣，在不同的應(yīng)用場景里都可以發(fā)揮獨(dú)特的優(yōu)勢，僅依靠單一或少數(shù)傳感器難以完成無人駕駛的使命。
未來要實現(xiàn)無人駕駛，多傳感器融合是必然趨勢。
多傳感器融合要求：
1 ）硬件層面：數(shù)量要足夠，也就是不同種類的傳感器都要配備，才能夠保證信息獲取充分且有冗余；
2 ）軟件層面：算法要足夠優(yōu)化，數(shù)據(jù)處理速度要夠快，且容錯性要好，才能保證決策的快速性和正確性。
多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基本原理就像人腦綜合處理信息一樣，充分利用多個傳感器資源，通過對多傳感器及其觀測信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間或時間上冗余或互補(bǔ)信息依據(jù)某種準(zhǔn)則來進(jìn)行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。
簡單地說，傳感器融合就是將多個傳感器獲取的數(shù)據(jù)、信息集中在一起綜合分析以便更加準(zhǔn)確可靠地描述外界環(huán)境，從而提高系統(tǒng)決策的正確性。
融合算法要足夠優(yōu)化，因為多傳感器的使用會使需要處理的信息量大增，這其中甚至有相互矛盾的信息，如何保證系統(tǒng)快速地處理數(shù)據(jù)，過濾無用、錯誤信息，從而保證系統(tǒng)做出及時正確的決策十分關(guān)鍵。目前多傳感器融合的理論方法有貝葉斯準(zhǔn)則法、卡爾曼濾波法、D-S 證據(jù)理論法、模糊集理論法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。
?? 多傳感器融合的體系結(jié)構(gòu)
多傳感器融合的體系結(jié)構(gòu)：分布式、集中式和混合式。
1）分布式：先對各個獨(dú)立傳感器所獲得的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行局部處理，然后再將結(jié)果送入信息融合中心進(jìn)行智能優(yōu)化組合來獲得結(jié)果。分布式對通信帶寬的需求低、計算速度快、可靠性和延續(xù)性好，但跟蹤的精度卻遠(yuǎn)沒有集中式高。
2 ）集中式：集中式將各傳感器獲得的原始數(shù)據(jù)直接送至中央處理器進(jìn)行融合處理，可以實現(xiàn)實時融合。其數(shù)據(jù)處理的精度高，算法靈活，缺點是對處理器的要求高，可靠性較低，數(shù)據(jù)量大，故難于實現(xiàn)。
3）混合式：混合式多傳感器信息融合框架中，部分傳感器采用集中式融合方式，剩余的傳感器采用分布式融合方式?；旌鲜饺诤峡蚣芫哂休^強(qiáng)的適應(yīng)能力，兼顧了集中式融合和分布式的優(yōu)點，穩(wěn)定性強(qiáng)?；旌鲜饺诤戏绞降慕Y(jié)構(gòu)比前兩種融合方式的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，這樣就加大了通信和計算上的代價。
多傳感器信息融合的分類
多傳感器信息融合的分類：數(shù)據(jù)級融合、特征級融合和決策級融合
1）數(shù)據(jù)級融合：針對傳感器采集的數(shù)據(jù)，依賴于傳感器類型，進(jìn)行同類數(shù)據(jù)的融合。數(shù)據(jù)級的融合要處理的數(shù)據(jù)都是在相同類別的傳感器下采集，所以數(shù)據(jù)融合不能處理異構(gòu)數(shù)據(jù)。
2）特征級融合：提取所采集數(shù)據(jù)包含的特征向量，用來體現(xiàn)所監(jiān)測物理量的屬性，這是面向監(jiān)測對象特征的融合。如在圖像數(shù)據(jù)的融合中，可以采用邊沿的特征信息，來代替全部數(shù)據(jù)信息。
3）決策級融合：根據(jù)特征級融合所得到的數(shù)據(jù)特征，進(jìn)行一定的判別、分類，以及簡單的邏輯運(yùn)算，根據(jù)應(yīng)用需求進(jìn)行較高 級的決策，是高 級的融合。決策級融合是面向應(yīng)用的融合。
多傳感器融合在硬件層面并不難實現(xiàn)，重點和難點都在算法上。多傳感器融合軟硬件難以分離，但算法是重點和難點，擁有很高的技術(shù)壁壘，因此算法將占據(jù)價值鏈的主要部分。