激光雷达与摄像头信号冲突的必然性 - 激光雷达输出3D点云数据，包含三维坐标和反射强度，但无法获取颜色信息，导致无法识别红绿灯、路牌等交通标识[19][20][21] - 摄像头输出2D像素矩阵，包含RGB色彩像素和材质纹理，但缺乏3D解析能力，在暗光或逆光环境下容易细节丢失[19][34] - 两种传感器信号性质完全不同，需要同时处理异构数据，对算力要求较高[24] - 摄像头帧率通常为60Hz以上，而激光雷达因处理3D点云数据，刷新率低于30Hz，信号不同步会导致图像位移现象，尤其在高速行驶时误差会被放大[27][28] - 激光雷达在积水路、冰面等场景下易因激光反射过多产生点云畸变，大雨浓雾天气性能会大幅下降，而摄像头在光照不适时易出现噪点[32][33][34] 融合感知系统中的信号对齐技术 - 传统方案采用BEV鸟瞰图+Occupancy占用网络算法，将摄像头2D画面转换为3D像素块模型，实现摄像头向激光雷达的颗粒度对齐[39][40] - 端到端系统可直接使用摄像头2D画面输出驾驶动作，无需2D转3D，但激光雷达的3D信号需通过体素化算法转换为2D栅格数据，实现降维处理[43][44][48] - 华为、蔚来等公司采用世界模型路线，通过虚拟世界模拟训练，使激光雷达输出的距离、速度等3D信号与驾驶行为关联，提升信号利用效率[51] - 通过MCU触发器控制摄像头与激光雷达同步采集信号，并在时间轴中将延迟误差控制在毫秒级，同时利用标定板进行空间像素对齐[55][56][57][59] - 采用惯导技术修正车辆行驶中的传感器误差，避免物体凭空漂移现象[61] 置信度系统在传感器融合中的应用 - 系统根据场景动态分配激光雷达和摄像头的置信度分值，在暗光环境下优先信任激光雷达，在雨天或积水路等激光干扰场景下提高摄像头置信度[65][69] - 当某一传感器输出异常时，系统会触发降级或安全停车模式，请求人工接管，并大幅提高正常工作的传感器置信度[68] - 置信度系统的细致合理性直接决定激光雷达装车后的性能表现，是车企智驾算法部门的核心研究课题[71][72] 激光雷达线数与系统兼容性的平衡 - 激光雷达线数指垂直方向发射的激光束数量，线数越高点云图清晰度越高，目前市面已有64线、128线、192线及520线产品，未来将出现1000线以上激光雷达[75][77][78] - 高线数激光雷达需处理大量点云数据，对算力要求极高，算力不足会导致系统延迟，需在识别精度和反应速度间找到平衡点[81][83][84][87] - 激光雷达在融合系统中主要提供安全冗余，是鬼探头等极端场景的兜底防线，因此线数并非越高越好，需考虑与整套系统的兼容性[86][87] 视觉派与激光派的技术路线对比 - 视觉派凭借硬件成本低及算法简洁的优势，在L2级辅助驾驶领域绰绰有余[88][89] - 激光派长期潜力巨大，随着融合技术难题逐步攻克，性能有望超越人类驾驶，成为从L2向L3/L4级自动驾驶跃迁的关键[90][91]