傳感器融合是指將來自多個不同類型傳感器（如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、全球定位系統、慣性傳感器等）的數據進行整合，通過智能算法進行綜合分析和處理，以獲得更加全面、準確、可靠的環境信息。

這一技術不僅能夠彌補單一傳感器在感知能力上的不足，還能提升自動駕駛系統的魯棒性和安全性。

作為自動駕駛系統的“感知神經網絡”，傳感器融合需解決多模態數據時空對齊、特征互補與冗余校驗問題，核心技術架構分為三級：

數據級融合?

通過硬件層同步機制（如PTP協議）實現激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器的微秒級時間同步。

坐標系統一采用Velodyne LiDAR點云與相機圖像的聯合標定，建立基于外參矩陣的3D-2D映射關系。

特征級融合?

采用BEV（鳥瞰圖）Transformer架構，將多傳感器特征映射至統一BEV空間，實現跨模態特征融合（如毫米波雷達速度信息與激光雷達點云幾何特征結合）。

動態障礙物跟蹤引入卡爾曼濾波與匈牙利算法組合，解決跨傳感器ID匹配難題。

決策級融合?

基于D-S證據理論的多傳感器置信度加權融合，消除攝像頭誤檢交通燈與激光雷達漏檢透明物體的場景矛盾。

在行為決策層實現環境理解與駕駛策略的閉環優化：

多源信息融合決策?

采用分層有限狀態機（HFSM）架構，將高精度地圖語義、V2X信號與實時感知數據融合生成場景理解向量。

路徑規劃模塊引入時空聯合優化算法，在Frenet坐標系下實現動態障礙物避讓與交通規則約束的軌跡平滑。

控制執行融合?

智己L6線控數字底盤采用X/Y/Z三軸六自由度控制，通過動態轉向比算法實現8:1至18:1的無級傳動比切換，較傳統CAN總線架構響應速度提升兩個數量級。

雙冗余制動系統采用FPGA+MCU異構計算架構，制動響應時間縮短至50ms，制動力建立速率達5000N/s，較博世iBooster系統性能提升60%。

跨域數據一致性?

激光雷達點云與視覺語義的時空對齊誤差需控制在<3cm（橫向）/<10ms（時間）。

大眾CMP平臺通過CEA電子電氣架構重構傳感器數據傳輸拓撲，解決傳統分布式架構的帶寬瓶頸。

功能安全冗余?

符合ISO 26262 ASIL-D標準的雙獨立感知鏈路設計（如攝像頭+4D毫米波雷達異構冗余）。

己靈蜥系統通過輪轂胎壓監測與IMU數據融合實現爆胎后100ms內的穩定性控制。

集中式EE架構?：域控制器算力需求突破1000TOPS，支持多傳感器原始數據融合（如NVIDIA Thor架構）。

車云協同感知?：5G+V2X實現路側單元（RSU）與車載感知數據聯邦學習，擴展感知盲區。

量子化融合算法?：基于量子退火機的組合優化算法在超大規模傳感器網絡中的應用驗證。

來源：汽車電子庫

新勢力車企：

特斯拉、合眾新能源-哪吒、理想、極氪、小米、賓理汽車、極越、零跑汽車、阿維塔汽車、智己汽車、小鵬、嵐圖汽車、蔚來汽車、吉祥汽車、賽力斯......

外資傳統主流車企代表:

大眾中國、大眾酷翼、奧迪汽車、寶馬、福特、戴姆勒-奔馳、通用、保時捷、沃爾沃、現代汽車、日產汽車、捷豹路虎、斯堪尼亞......

內資傳統主流車企：

吉利汽車、上汽乘用車、長城汽車、上汽大眾、長安汽車、北京汽車、東風汽車、廣汽、比亞迪、一汽集團、一汽解放、東風商用、上汽商用......

全球領先一級供應商：

博世、大陸集團、聯合汽車電子、安波福、采埃孚、科世達、舍弗勒、霍尼韋爾、大疆、日立、哈曼、華為、百度、聯想、聯發科、普瑞均勝、德賽西威、蜂巢轉向、均聯智行、武漢光庭、星紀魅族、中車集團、贏徹科技、濰柴集團、地平線、紫光同芯、字節跳動、......

二級供應商(500+以上)：

Upstream、ETAS、Synopsys、NXP、TUV、上海軟件中心、Deloitte、奇安信、為辰信安、云馳未來、信大捷安、信長城、澤鹿安全、紐創信安、復旦微電子、天融信、奇虎360、中汽中心、中國汽研、上海汽檢、軟安科技、浙江大學......