经过一百多年的发展，汽车已经成了地球上必不可少的一部分，它每天带着我们在路上奔忙。随着技术的发展，展厅里的新型汽车则开始装配 ADAS 甚至自动驾驶系统，摄像头、雷达、超声波和激光雷达开始为我们保驾护航。不过，一辆车到底安不安全跟它搭载了多少传感器并没有太大关系，如何使用这些传感器才是关键。

　　未来，随着各项新法案的诞生，车辆上的标配传感器会越来越多。举例来说，倒车影像现在就成了美国新车的强制装备。此外，各大机构越来越严格的碰撞测试和车险优惠也让越来越多的用户开始习惯在车辆上搭载这些汽车电子产品。

　　自动泊车、高速自适应巡航和紧急自动刹车等功能非常依赖传感器，因此车上的传感器不但要多，还要能正确使用。

　　眼下，车辆上搭载的大多数 ADAS 系统都是立运作的，这就意味着它们不会与其他车辆上的系统交换信息。此外，车上的后置摄像头、360 度全景系统、雷达和前置摄像头都有自己的立任务，它们之间几乎没有交流。

　　给车辆安装这些立系统后，司机就能获知更多信息，车辆也能实现少数自动驾驶功能。不过，我们也可以对这些传感器进行融合，实现更为强悍的功能。

　　ADAS 系统各个传感器都有自己的立任务

　　传感器融合

　　每种传感器都有自己无法克服的缺陷，因此“量”无法解决“质”的问题。真正的解决之道是综合不同传感器采集到的信息。

　　举例来说，CMOS 摄像头在雨雾环境下就会“失明”，强光和弱光环境它也不能处理。现在的雷达技术在分辨率上也有些不合格，可以说每种传感器都有自己的软肋。

　　想做到的传感器融合，就要接受不同传感器的输入，并利用综合信息更准确的感知周边环境，其得出的结果比不同传感器各自为战要好得多。

　　与光学传感器相比，雷达明显分辨率较差，不过它在测距功能和恶劣天气下明显更胜一筹。虽然光学传感器在恶劣天气下能力受限，但它依然能识别色彩(交通灯和路标)，而且在分辨率上依然有优势。现在的车用图像传感器可能只有 100 万像素，但未来几年分辨率可能就会提升到 400 万像素。

　　这里举雷达和摄像头的例子就是为了证明两者有很强的互补能力，因此传感器融合才是未来的大趋势。

　　值得一提的是，将不同传感器进行融合还能换来程度的冗余，即使某个传感器出了问题(自然原因或认为)也不会影响车辆的安全。

　　在司机依然手握方向盘的阶段，这种冗余看似用处不大，但到了全自动驾驶的时代，程度的冗余就能给驾驶员换来自救的时间窗口。

　　传感器融合系统范例

　　传感器融合的复杂程度各不相同，所用的数据也有差别。就举两个基本的传感器融合例子：

　　一种是后置摄像头与超声波距离传感器搭配(倒车时常用);

　　另一种则是前置摄像头与多模前置雷达搭配。

　　前置摄像头搭配多模雷达可用于自适应巡航和车道保持

　　后置摄像头+超声波距离传感器

　　其实超声波距离传感器就是我们常说的倒车雷达，这项配置在现售车辆上早已不再新鲜，倒车时它能用警报声提醒我们车辆离周边物体还有多远。

　　鉴于 2018 年后置摄像头将成为所有美国新车的标配，因此将两款传感器进行融合成了一种合乎时宜的趋势。在这套新系统中，后置摄像头能让司机看清车辆后方情况，而机器视觉算法则负责探测车辆后方物体或马路牙子。超声波距离传感器则是辅助设备，它能在在没有任何照明的夜晚帮司机顺利倒车入库。

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