多傳感器融合在自動駕駛中的應用趨勢探究

自動駕駛技術的快速發(fā)展加速交通行業(yè)變革，為實現(xiàn)車輛自動駕駛，需要車輛對復雜動態(tài)環(huán)境做出準確、高效的響應，而多傳感器融合技術為提升自動駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性提供了關鍵支持。通過將不同種類的傳感器數(shù)據(jù)整合分析，多傳感器融合不僅能夠彌補單一傳感器的局限性，還大大提升了感知系統(tǒng)的精確性。

智能駕駛傳感器的種類及技術概述

1.1 激光雷達

激光雷達（LiDAR）作為自動駕駛技術的核心傳感器之一，通過激光束的發(fā)射和接收來檢測物體的距離、速度和位置等信息。激光雷達發(fā)射的激光束遇到物體表面后會反射回傳感器，傳感器通過記錄激光往返的時間來精確計算物體的位置，通常探測范圍為150-200米，能夠實現(xiàn)高分辨率的空間數(shù)據(jù)采集。在復雜的城市道路環(huán)境中，激光雷達的分辨率遠超其他類型傳感器，尤其適用于高精度定位和環(huán)境感知。因此，激光雷達在L3及更高級別的自動駕駛中被廣泛應用，特別是對系統(tǒng)的全天候工作能力要求較高的場景。盡管激光雷達具備較高的測量精度和分辨率，但其高成本和對極端天氣的敏感性仍限制了其大規(guī)模推廣。激光雷達的價格隨著量產(chǎn)逐步降低，如速騰聚創(chuàng)等國內激光雷達廠商的產(chǎn)品價格已降至幾百美元左右。未來，激光雷達的應用前景將更廣泛，特別是在自動駕駛從L2向L3及以上級別發(fā)展的過程中，預計將逐漸成為標配傳感器。

1.2 毫米波雷達

毫米波雷達通過發(fā)射高頻電磁波（30-300GHz范圍）來探測周圍環(huán)境中的障礙物，主要用于探測障礙物的距離、速度和方位。毫米波雷達能夠穿透霧、雨、雪等復雜天氣條件，具備全天候、遠距離探測的能力，這使其成為自動駕駛系統(tǒng)中不可或缺的傳感器。傳統(tǒng)的毫米波雷達雖然在測距和速度檢測方面表現(xiàn)出色，但在垂直方向上缺乏分辨能力，對低矮障礙物的識別有所不足。隨著自動駕駛需求的升級，4D毫米波雷達通過增加傳感器通道數(shù)量，增強了對物體高度的探測能力，使其不僅能夠識別障礙物的位置和速度，還能實現(xiàn)物體輪廓的精確識別。4D毫米波雷達使毫米波技術更貼合高級別自動駕駛的需求，是未來發(fā)展的重要方向之一。根據(jù)市場調研，國內4D毫米波成像雷達在2025年有望在前裝市場中占據(jù)重要地位，且滲透率將進一步提升。

1.3 超聲波雷達

超聲波雷達利用超聲波信號發(fā)射和接收的時間差來計算物體的距離，通常用于近距離探測，如泊車輔助和車距監(jiān)測。由于超聲波雷達的探測范圍較?。?.1-5米），成本低且結構簡單，因此被廣泛應用于需要短距離探測的場景。其主要優(yōu)點在于防水防塵，近距離識別精度高。然而，由于探測距離有限，超聲波雷達需要在車身四周布置多個傳感器以覆蓋盲區(qū)，這導致安裝復雜。盡管超聲波雷達技術相對成熟，但其在惡劣天氣下的性能表現(xiàn)不如其他傳感器，尤其在大雨或結冰環(huán)境中，超聲波信號容易受干擾。未來，超聲波雷達的市場規(guī)模將保持穩(wěn)定增長，特別是在倒車雷達和自動泊車系統(tǒng)中仍具有不可替代的作用。

1.4 車載攝像頭

車載攝像頭通過將光信號轉化為電信號，生成視頻圖像，用于識別行人、交通標志、車道線等視覺信息。與其他傳感器相比，攝像頭具有成本低、技術成熟的優(yōu)勢，廣泛應用于L2級別的高級駕駛輔助系統(tǒng)中。攝像頭的探測范圍通常在6-100米之間，適合識別動態(tài)或靜態(tài)物體的形狀和顏色信息，并能夠判斷物體的大小和距離，尤其適用于復雜道路環(huán)境下的障礙物檢測。攝像頭雖具備多功能性，但在夜間、霧霾等低能見度條件下性能大打折扣，且測速、測距能力依賴算法支持。未來，車載攝像頭將與其他傳感器融合使用，以提高整體感知精度和環(huán)境適應性。全球車載攝像頭市場也將進一步擴展，特別是在ADAS（高級輔助駕駛系統(tǒng)）功能的普及帶動下，車載攝像頭需求量將持續(xù)增加。

車載感知硬件對比

多傳感器融合技術在自動駕駛中的應用

2.1 多傳感器融合的必要性

自動駕駛系統(tǒng)在實現(xiàn)自主行駛的過程中，需要全面了解車輛周圍的環(huán)境信息。然而，由于單一傳感器的技術局限性，很難全面準確地獲取完整的環(huán)境信息。例如，車載攝像頭在遇到光照過強或能見度較低的場景時表現(xiàn)不佳，而激光雷達在雨雪等惡劣天氣中同樣存在檢測困難。毫米波雷達雖然具備抗干擾能力，但在分辨率上難以滿足高精度感知需求。因此，為了提升自動駕駛系統(tǒng)的安全性和可靠性，多傳感器融合應運而生，將不同傳感器的數(shù)據(jù)進行綜合分析，有效彌補了單一傳感器的不足。

2.2 多傳感器融合的技術實現(xiàn)

多傳感器融合在技術實現(xiàn)上通常分為三種方式：數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合。

? 數(shù)據(jù)層融合：在數(shù)據(jù)層融合中，各種傳感器的原始數(shù)據(jù)在低級別進行融合，通過數(shù)據(jù)處理技術獲得環(huán)境的全面信息。這種融合方式處理的數(shù)據(jù)量較大，但可以提供更高的準確度。數(shù)據(jù)層融合的一個典型應用場景是實時環(huán)境建模，通過攝像頭和激光雷達的融合創(chuàng)建車輛周圍的三維模型。? 特征層融合：在特征層融合中，系統(tǒng)會先對傳感器數(shù)據(jù)進行特征提取，隨后再對特征信息進行整合分析。特征層融合通常用于較為復雜的自動駕駛系統(tǒng)中，因其能夠減少冗余數(shù)據(jù)，并提高處理效率。例如，攝像頭和毫米波雷達可以分別提供物體的形狀和速度特征，二者融合后的特征信息可以生成更為準確的物體輪廓。? 決策層融合：決策層融合通過對不同傳感器的識別結果進行決策整合，這種融合方式具有高度的抽象性和智能化。決策層融合不僅能夠有效應對傳感器數(shù)據(jù)沖突，還能夠基于多重信息進行風險評估，提高系統(tǒng)的綜合響應能力。決策層融合常應用于緊急剎車和避障等高風險場景。

2.3 典型的傳感器組合應用

在自動駕駛的應用實踐中，不同傳感器組合可以實現(xiàn)多樣化的感知任務。例如，在L2級別的高級駕駛輔助系統(tǒng)中，通常采用攝像頭、毫米波雷達和超聲波雷達的組合，以滿足基礎的環(huán)境識別和車輛控制需求。而在L3及以上級別的自動駕駛中，激光雷達、攝像頭和毫米波雷達的組合更為常見，這種組合使系統(tǒng)不僅具備了高精度的物體檢測能力，還能夠提供更好的感知冗余性，提高整體的系統(tǒng)可靠性。激光雷達和攝像頭的融合使用尤其關鍵，前者可提供精確的三維數(shù)據(jù)，而后者擅長顏色和形狀識別，二者的結合大幅提升了系統(tǒng)對行人、車輛等目標的識別準確度。此外，毫米波雷達在惡劣天氣下的穩(wěn)定性可以彌補激光雷達和攝像頭的缺陷，使整個系統(tǒng)更具適應性。在未來的發(fā)展中，隨著傳感器的性能不斷提升，多傳感器融合方案的應用場景將進一步擴展，自動駕駛技術的可靠性也將顯著提高。

激光雷達市場分析及前景展望

3.1 激光雷達市場規(guī)模及發(fā)展趨勢

激光雷達市場的快速增長反映了自動駕駛行業(yè)對高精度環(huán)境感知的迫切需求。作為目前實現(xiàn)高精度測量的核心傳感器之一，激光雷達在自動駕駛中的作用日益重要，特別是在L3及以上級別的自動駕駛車輛中，激光雷達幾乎被視為標配。根據(jù)速騰聚創(chuàng)發(fā)布的行業(yè)數(shù)據(jù)，2022年全球激光雷達市場規(guī)模已達120億元人民幣，預計到2030年將增長到1.25萬億元，復合年增長率將達到78.8%。激光雷達市場的增長不僅局限于車載應用，還包括智能城市、V2X、機器人等領域，這為激光雷達市場的多元化發(fā)展提供了機會。

2020-2030 年全球激光雷達解決方案市場規(guī)模（億元）

目前，全球激光雷達市場由硬件和解決方案組成，其中硬件占據(jù)了市場大部分份額。國內激光雷達的生產(chǎn)和技術在過去幾年中也取得了顯著進展，尤其是在量產(chǎn)爆發(fā)的推動下，國產(chǎn)激光雷達的市場份額逐漸超越國外品牌。國產(chǎn)品牌如禾賽科技、速騰聚創(chuàng)等不僅在國內市場占據(jù)優(yōu)勢，甚至在國際市場上與法雷奧等國外品牌展開激烈競爭，國產(chǎn)激光雷達未來在全球市場中有望繼續(xù)擴大份額。

3.2 激光雷達市場的競爭格局

激光雷達市場的競爭格局逐漸呈現(xiàn)出三大梯隊分布。第一梯隊由禾賽科技、速騰聚創(chuàng)、圖達通等國內企業(yè)組成。這些企業(yè)憑借自主研發(fā)的核心技術和規(guī)?；慨a(chǎn)能力在國內外市場中占據(jù)領先地位。禾賽科技憑借較高的市場份額連續(xù)多年位居全球激光雷達銷售榜首，增速顯著。圖達通則依靠與蔚來汽車的緊密合作，實現(xiàn)了較大的市場覆蓋率。第二梯隊主要包括沃覽科技、探維科技和華為等，這些企業(yè)在產(chǎn)品創(chuàng)新和定點量產(chǎn)上不斷努力，以進一步縮小與第一梯隊的差距。第三梯隊則是眾多初創(chuàng)公司，它們通過研發(fā)和探索新的技術路徑希望在激光雷達市場中找到自己的定位。在全球范圍內，激光雷達產(chǎn)業(yè)鏈上游的核心技術和供應商主要來自歐美和日本。國際領先的激光雷達供應商包括法國的法雷奧（Valeo）、美國的Ouster、Cepton等，這些企業(yè)在激光器、探測器、激光驅動芯片等核心組件上具有領先的技術優(yōu)勢。然而，國內企業(yè)在近年取得了顯著的市場份額，通過大規(guī)模量產(chǎn)逐步降低成本，并通過持續(xù)的技術研發(fā)逐步縮小與國際領先廠商的差距。預計未來，國內激光雷達市場的競爭將更加激烈，特別是在L3及以上自動駕駛應用場景中，各大廠商將爭相推出高性價比的產(chǎn)品以占據(jù)更大的市場份額。

3.3 激光雷達未來的發(fā)展方向

激光雷達的未來發(fā)展方向主要體現(xiàn)在成本降低、小型化設計、全天候適應能力和算法優(yōu)化等方面。隨著自動駕駛等級的不斷提升，市場對激光雷達的需求量也在不斷增長。特別是在L3和L4級別的自動駕駛車輛中，激光雷達的搭載數(shù)量預計將繼續(xù)增加。在目前L3級別的自動駕駛中，通常需要1至2顆激光雷達，而L4和L5級別的車輛可能需要4至6顆激光雷達。為了滿足更高的需求，企業(yè)在持續(xù)推動技術創(chuàng)新的同時，也在通過量產(chǎn)和成本控制來加速產(chǎn)品普及。此外，未來的激光雷達將逐步適應極端天氣和全天候工作的需求。傳統(tǒng)激光雷達在大雨、大霧等天氣條件下性能受限，影響了自動駕駛車輛的整體安全性。針對這一問題，國內外多家廠商正在加大對抗惡劣環(huán)境技術的研發(fā)，以提升激光雷達在各種天氣條件下的可靠性。同時，隨著5G和AI技術的不斷進步，激光雷達算法的實時性和處理效率將進一步提升，這將推動激光雷達從“高精度傳感器”向“智能傳感器”轉型，從而更好地滿足自動駕駛系統(tǒng)的需求。

毫米波雷達及超聲波雷達的市場發(fā)展

4.1 毫米波雷達市場規(guī)模及前景

毫米波雷達市場在自動駕駛的發(fā)展中扮演了重要角色，特別是在智能駕駛的基礎級應用中（如L2級別的自動駕駛），毫米波雷達已成為車載傳感器的標配。毫米波雷達主要依賴電磁波進行探測，能夠應對低光照、強降水等復雜天氣條件，因此其適用范圍廣泛。隨著技術的進步，4D毫米波成像雷達逐步興起，傳統(tǒng)毫米波雷達無法感知物體高度，而4D毫米波雷達則具備更為先進的空間感知能力。根據(jù)高工智能汽車研究院的報告，2025年4D毫米波成像雷達的前裝搭載率將超過40%，市場規(guī)模有望達到384億元人民幣，復合年增長率為25.5%。在毫米波雷達的市場格局中，德國博世、大陸集團等國際廠商占據(jù)了領先地位，控制了全球大部分的3D毫米波雷達市場。然而，隨著4D毫米波成像雷達的應用興起，國內廠商得以切入該領域并取得快速發(fā)展。特別是華為、德賽西威等企業(yè)在4D毫米波雷達技術上取得突破性進展，這些廠商正積極拓展毫米波雷達的前裝應用市場。在市場需求和政策支持的推動下，未來毫米波雷達的市場前景廣闊，預計其在智能駕駛中的應用將進一步普及。

4.2 超聲波雷達的市場地位

超聲波雷達作為自動駕駛中的基礎傳感器，已在倒車輔助、自動泊車等應用中實現(xiàn)了大規(guī)模的裝車普及。與激光雷達和毫米波雷達相比，超聲波雷達具有較低的技術門檻和成本優(yōu)勢，主要用于近距離探測。根據(jù)P&S Intelligence的統(tǒng)計，全球超聲波雷達市場在2019年的規(guī)模約為34.60億美元，預計到2030年將達到61億美元，年復合增長率為5.1%。超聲波雷達市場的增長速度雖不如激光雷達和毫米波雷達顯著，但由于其在短距離探測方面具備獨特的優(yōu)勢，預計未來在自動泊車等應用場景中的需求將保持穩(wěn)定增長成熟，但其性能也存在一定的局限性。超聲波雷達的探測范圍較小，通常為0.1至5米，僅適合近距離檢測；此外，超聲波雷達對惡劣天氣的適應性不佳，容易受雨水或低溫環(huán)境影響。因此，超聲波雷達通常被用于輔助功能，而非自動駕駛系統(tǒng)的核心傳感器。盡管如此，超聲波雷達憑借其高性價比仍是自動駕駛系統(tǒng)中不可或缺的組成部分，特別是在自動泊車和低速環(huán)境感知方面，超聲波雷達具備良好的市場競爭力。未來，超聲波雷達市場的發(fā)展將以降低成本和優(yōu)化集成度為主要方向。隨著自動駕駛逐步普及，車輛在倒車輔助、自動泊車等低速場景中對超聲波雷達的需求將進一步增加。特別是在高級別自動駕駛中，車輛需要在狹小的空間內進行準確定位和移動，而超聲波雷達的精確度和經(jīng)濟性使其在這些場景中依然具有優(yōu)勢。

多傳感器融合技術的挑戰(zhàn)與未來趨勢

5.1 多傳感器融合的技術挑戰(zhàn)

盡管多傳感器融合為自動駕駛系統(tǒng)提供了更為精準和可靠的感知能力，但在實際應用中，仍然面臨許多技術挑戰(zhàn)。首先是成本問題。當前激光雷達和毫米波雷達等高精度傳感器的價格依然偏高，特別是在中低端市場中，高昂的硬件成本阻礙了其大規(guī)模應用。其次是數(shù)據(jù)處理能力的限制。多傳感器融合需要同時處理來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，這對處理器的計算能力和算法的實時性提出了更高要求。特別是在高精度、低延遲的應用場景下，現(xiàn)有的芯片和算法尚未完全達到自動駕駛的需求。環(huán)境適應性問題也是多傳感器融合面臨的主要挑戰(zhàn)之一。不同傳感器在面對極端天氣或復雜環(huán)境時的表現(xiàn)存在差異，例如，攝像頭在強光或低光條件下表現(xiàn)不佳，而激光雷達在大雨或大霧中受限明顯。因此，多傳感器融合需要更加智能的算法來協(xié)調傳感器之間的沖突和冗余信息。此外，自動駕駛系統(tǒng)的響應時間和安全性也受到多傳感器融合精確度和可靠性的影響，這要求更高效的傳感器管理和數(shù)據(jù)處理策略。

5.2 多傳感器融合的未來趨勢

隨著自動駕駛技術的逐步成熟，多傳感器融合將朝著高精度、低成本、實時響應的方向發(fā)展。首先，傳感器成本的降低將推動多傳感器融合的廣泛應用。未來，激光雷達、毫米波雷達等高精度傳感器的成本有望持續(xù)下降，特別是隨著規(guī)?；慨a(chǎn)和國產(chǎn)替代的推進，市場上可用的經(jīng)濟型傳感器將會增加，這將顯著降低自動駕駛系統(tǒng)的整體成本，使多傳感器融合在中低端車型中也能得到推廣應用。智能化融合算法將成為多傳感器融合發(fā)展的重點。隨著人工智能和機器學習算法的不斷發(fā)展，自動駕駛系統(tǒng)可以更高效地分析和處理傳感器數(shù)據(jù)。基于AI的融合算法不僅能夠實時優(yōu)化傳感器數(shù)據(jù)的權重分配，還能夠在面對異常數(shù)據(jù)時進行智能修正，以提高系統(tǒng)的可靠性。例如，通過深度學習算法，自動駕駛系統(tǒng)可以在攝像頭、激光雷達和毫米波雷達的不同數(shù)據(jù)源之間進行最優(yōu)選擇，從而提升系統(tǒng)的整體感知能力和決策能力。傳感器模塊化的發(fā)展趨勢將進一步推動多傳感器融合技術的進步。未來傳感器的設計將更具模塊化，以便根據(jù)車輛不同的自動駕駛等級和使用場景靈活配置。對于L3及以下級別的自動駕駛，可能僅需要攝像頭和毫米波雷達的組合；而對于L4及L5級別的自動駕駛，則可能會增加激光雷達和多目攝像頭的組合。模塊化設計不僅可以降低成本，還能夠提高系統(tǒng)的可擴展性，為多傳感器融合在不同級別自動駕駛中的應用提供更高的靈活性。

總結

多傳感器融合技術已成為推動自動駕駛發(fā)展的核心因素。通過結合激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達和攝像頭的優(yōu)勢，多傳感器融合可以彌補單一傳感器在精度、可靠性和適應性方面的不足，使自動駕駛系統(tǒng)能夠在復雜環(huán)境下實現(xiàn)更高的安全性。激光雷達在自動駕駛中的應用前景廣闊，其市場規(guī)模預計將持續(xù)增長，特別是在L3及以上級別的應用中，激光雷達的普及將成為重要趨勢。雖如此，多傳感器融合技術的應用仍面臨多重挑戰(zhàn)，如傳感器成本、算法性能和環(huán)境適應性等問題。為解決這些問題，未來需要通過技術創(chuàng)新、算法優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)鏈整合來不斷提高多傳感器融合的成熟度。特別是在成本降低、智能算法和模塊化設計等方面的進展，將進一步推動多傳感器融合技術的應用普及。可以預見，隨著多傳感器融合技術的進一步發(fā)展，自動駕駛的安全性、可靠性和普及度將顯著提升，為實現(xiàn)更高等級的自動駕駛奠定堅實基礎。

審核編輯 黃宇