传感器融合

传感器融合是自动驾驶未来发展的基础。尤其是毫米波雷达与摄像头的融合，使得目标检测的精度及信度大幅提高，同时也降低了误警率。从而使FCW（前向碰撞预警）、AEB（自动紧急制动）、ACC（自适应巡航）等ADAS系统功能的实用性大为提高。

在自动驾驶级别从L1向更高级别的演化过程中，多个传感器之间的相互配合和融合，有助于确保系统性能稳定和功能安全。不同的传感器有不同的优缺点。目前，还没有一种传感器可以适用于任何使用环境，因此只有通过传感器的融合，才能在功能的“鲁棒性”或是功能的多样性方面做到最好。

传感器融合按不同策略主要分为：基于图像数据级（基于摄像头为主传感器对毫米波雷达进行滤波）、目标特征级（以毫米波雷达为主传感器对摄像头和雷达的目标输出做融合）、决策级（采用VS算法对比做决策）。