在自動駕駛、機器人導航等智能系統(tǒng)中，單一傳感器往往難以應對復雜環(huán)境的感知需求 —— 激光雷達雖能精準測距但成本高昂，攝像頭擅長圖像識別卻受光照影響，毫米波雷達穿透性強但分辨率有限。多傳感器融合技術通過協(xié)同不同類型傳感器的優(yōu)勢，實現(xiàn) “1+1>2” 的感知效果，已成為智能系統(tǒng)可靠運行的核心支撐。其本質(zhì)是通過對多源數(shù)據(jù)的協(xié)同處理，降低不確定性、彌補信息缺口，最終提升環(huán)境認知的準確性與魯棒性。本文將從融合層次、技術原理、應用實踐三個維度，系統(tǒng)解析多傳感器融合的工作機制。

融合層次：從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的遞進式處理

多傳感器融合按信息處理階段可分為數(shù)據(jù)層融合、特征層融合、決策層融合三個層次，不同層次對應不同的處理粒度與應用場景，共同構成完整的融合體系。

數(shù)據(jù)層融合（像素級融合） 是最低層級的融合，直接對傳感器原始數(shù)據(jù)進行關聯(lián)與整合。其核心在于將不同傳感器的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至同一時空坐標系，實現(xiàn) “數(shù)據(jù)對齊”。例如，在自動駕駛系統(tǒng)中，激光雷達的點云數(shù)據(jù)與攝像頭的圖像數(shù)據(jù)需通過外參校準（旋轉(zhuǎn)矩陣與平移向量）實現(xiàn)空間對齊，再通過時間戳同步（誤差≤1ms）確保時序一致性。融合后的數(shù)據(jù)保留了最完整的原始信息，可通過點云著色（將攝像頭的像素顏色賦予對應激光點）實現(xiàn)更豐富的場景描述。但該層次對傳感器校準精度要求極高（空間偏差需≤3cm），且數(shù)據(jù)量龐大（如 16 線激光雷達每秒產(chǎn)生 200 萬點，配合攝像頭每秒 30 幀圖像，總數(shù)據(jù)量可達 100MB/s），對計算能力提出嚴峻挑戰(zhàn)，因此僅適用于高精度要求場景（如工業(yè)檢測）。

特征層融合 基于數(shù)據(jù)提取的特征進行融合，是平衡性能與效率的折中方案。系統(tǒng)首先從各傳感器數(shù)據(jù)中提取關鍵特征（如激光雷達的障礙物輪廓、攝像頭的邊緣與紋理、毫米波雷達的速度信息），再通過特征匹配與關聯(lián)算法實現(xiàn)跨傳感器信息融合。例如，在目標檢測中，激光雷達提供的三維坐標（x,y,z）可與攝像頭檢測的目標類別（行人、車輛）綁定，毫米波雷達的徑向速度可修正目標運動狀態(tài)估計。特征層融合減少了原始數(shù)據(jù)的冗余（特征數(shù)據(jù)量僅為原始數(shù)據(jù)的 10%-30%），同時保留了決策所需的關鍵信息，成為自動駕駛、機器人導航等實時系統(tǒng)的主流選擇。其核心技術在于特征的一致性描述 —— 需定義跨傳感器通用的特征量（如目標的尺寸、運動向量、置信度），確保不同傳感器的特征可被統(tǒng)一處理。