激光主導、視覺負責識別與ROI（感興趣區(qū)域）選擇的多傳感器融合體系，是一種基于“精準測距為核心、語義引導提效率”的感知架構，其核心邏輯是以激光傳感器（激光雷達為主）作為全局感知與定位的主導單元，憑借其厘米級測距精度、穩(wěn)定的三維輪廓感知能力及較強的環(huán)境適應性，構建高精度環(huán)境三維模型并完成核心定位任務；同時將視覺系統(tǒng)（CMOS圖像傳感器組成的單目/多目相機）作為輔助語義單元，專注于目標識別、語義分類及ROI區(qū)域篩選，通過語義信息引導激光傳感器聚焦關鍵區(qū)域進行精細化感知，減少無效數據處理量，提升系統(tǒng)感知效率與精準度，該體系完美契合自動駕駛、工業(yè)智能檢測、機器人自主導航等對定位精度與實時性均有嚴苛要求的場景，其核心價值在于充分發(fā)揮激光傳感器“測距準、抗干擾強”的優(yōu)勢，同時借助視覺語義識別能力解決激光點云語義匱乏、數據冗余的短板，實現“激光保障精度、視覺提升效率”的協同優(yōu)化效果。從核心模塊的功能定位與技術原理來看，激光主導模塊是整個體系的“核心感知中樞”，通常由高線數激光雷達（如128線、256線激光雷達）及點云處理單元構成，其核心任務是通過高密度點云數據采集實現環(huán)境三維建模、目標精準測距與自身定位：激光雷達通過發(fā)射激光脈沖并接收反射信號，計算出每個激光點的三維空間坐標，形成覆蓋周圍環(huán)境的點云數據，這些點云數據能精準反映目標的輪廓、距離、方位角等幾何信息，且受光照條件（強光、逆光、低光照）、天氣狀況（雨霧、沙塵）的影響極小，在視覺系統(tǒng)易失效的復雜環(huán)境中仍能穩(wěn)定工作；點云處理單元搭載點云去噪、聚類分割、特征提取等算法，對原始點云數據進行預處理，剔除環(huán)境噪聲（如空氣中的塵埃、雨滴反射形成的雜點），并將點云數據分割為不同的目標簇，提取目標的幾何特征（如體積、輪廓尺寸、運動速度等），為后續(xù)定位與決策提供精準的幾何信息支撐。但激光雷達存在固有短板：點云數據缺乏語義信息，無法直接區(qū)分目標類型（如自動駕駛場景中的車輛、行人、非機動車，工業(yè)場景中的工件、工裝、障礙物），且原始點云數據量極大（高線數激光雷達單幀點云數據可達數百萬個點），全量處理會占用大量計算資源，導致感知延遲增加，這就需要視覺系統(tǒng)承擔識別與ROI選擇的輔助功能。視覺輔助模塊作為“語義引導與效率優(yōu)化器”，由高分辨率視覺相機與語義處理單元構成，核心職責是完成目標語義識別與ROI區(qū)域精準篩選，為激光主導模塊提供精準的語義引導：在目標識別環(huán)節(jié)，視覺相機實時采集環(huán)境圖像，語義處理單元搭載目標檢測算法（如YOLO、Faster R-CNN、Transformer-based檢測算法），精準識別圖像中的各類目標，輸出目標的類別信息（如“小轎車”“行人”“螺栓工件”）、二維邊界框坐標及置信度；在ROI選擇環(huán)節(jié)，基于目標識別得到的二維邊界框，結合相機與激光雷達的標定外參，將二維圖像中的目標區(qū)域映射至激光雷達的三維點云空間，形成三維ROI區(qū)域（即包含目標的點云簇范圍），同時過濾掉背景區(qū)域（如天空、地面、無關建筑物）的點云數據，僅將ROI區(qū)域內的點云數據傳輸至激光處理單元進行精細化處理。此外，視覺系統(tǒng)還可通過語義信息輔助激光點云的聚類優(yōu)化，例如當激光點云因目標遮擋出現分割不完整時，視覺系統(tǒng)識別的目標完整輪廓可引導激光點云進行補全與修正，提升目標分割的完整性。