融合推理算法 是數據轉化為決策的關鍵，根據場景需求可分為概率型、規(guī)則型、學習型三類。概率型算法（如卡爾曼濾波、粒子濾波）通過數學模型描述不確定性，適合動態(tài)目標跟蹤：例如，利用激光雷達的距離測量與毫米波雷達的速度測量，通過擴展卡爾曼濾波（EKF）融合得到更精準的目標運動狀態(tài)（位置、速度、加速度），使跟蹤誤差降低 40% 以上。規(guī)則型算法基于專家經驗設計融合邏輯，在結構化場景（如廠區(qū)）中可靠性高：如 “當超聲波傳感器檢測到 5m 內有物體時，無論其他傳感器狀態(tài)如何，優(yōu)先觸發(fā)避障”。學習型算法（如深度學習）通過數據驅動自動學習融合規(guī)則，在復雜場景表現突出 —— 基于 Transformer 的融合模型可同時處理圖像、點云、雷達信號的異構數據，通過自注意力機制捕捉跨模態(tài)關聯(lián)，在目標檢測任務中 mAP（平均精度）較單一傳感器提升 15%-20%。

低速自動駕駛中的融合實踐

在低速自動駕駛場景（如園區(qū)、港口）中，多傳感器融合呈現出近距離高精度、動態(tài)適應性強、成本敏感的獨特技術要求，其融合策略與高速場景有顯著差異。

傳感器選型的協(xié)同設計 體現場景適配性。激光雷達選用 16 線或 32 線配置，聚焦 20m 內的近距離點云密度（≥100 點 /㎡），重點識別行人、錐桶等低矮目標；攝像頭采用廣角鏡頭（視場角≥120°），配合畸變校正算法解決近距離成像失真，專注地面引導線與交通標志識別；超聲波傳感器部署于車身四周，在 5m 范圍內提供厘米級測距，彌補激光雷達在狹窄通道（如車庫）的探測盲區(qū)；毫米波雷達則作為冗余，在暴雨、大霧等極端天氣下保障基礎測距能力。這種組合在成本（約為高速自動駕駛方案的 1/5）與性能間取得平衡，滿足低速場景的安全需求。

分層融合架構 實現高效感知。數據層融合階段，將激光點云與攝像頭圖像進行像素級對齊，生成帶語義信息的彩色點云，用于可行駛區(qū)域分割 —— 通過攝像頭的語義分割結果（如 “路面”“草地”）指導激光點云的地面提取，使可行駛區(qū)識別準確率提升至 98%。特征層融合階段，采用 “目標級融合” 策略：將攝像頭檢測的目標類別（如 “行人”“快遞車”）與激光雷達的三維尺寸、毫米波雷達的運動速度關聯(lián)，構建完整的目標屬性表，為決策規(guī)劃提供多維度信息。決策層融合則基于有限狀態(tài)機設計安全規(guī)則：當任意傳感器檢測到 3m 內有動態(tài)目標時，觸發(fā) “謹慎行駛” 狀態(tài)；當至少兩個傳感器同時檢測到 1m 內有障礙物時，立即激活緊急制動，通過 “多源確認” 降低誤判風險。