多傳感器融合在硬件層面并不難實現，重點和難點都在算法上。多傳感器融合軟硬件難以分離，但算法是重點和難點，擁有很高的技術壁壘，因此算法將占據價值鏈的主要部分。

算法是多傳感器融合的核心。傳感器融合就是將多個傳感器獲取的數據、信息集中在一起綜合分析以便更加準確可靠地描述外界環(huán)境，從而提高系統(tǒng)決策的正確性。

隨著傳感器技術、成像技術、雷達、LiDAR、電子設備和人工智能技術的進步，數十種先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)功能已得以實現，包括防撞、盲點監(jiān)測、車道偏離報警和停車輔助。

分布式：先對各個獨立傳感器所獲得的原始數據進行局部處理，然后再將結果送入信息融合中心進行智能優(yōu)化組合來獲得最終的結果。分布式對通信帶寬的需求低、計算速度快、可靠性和延續(xù)性好，但跟蹤的精度卻遠沒有集中式高。

集中式：集中式將各傳感器獲得的原始數據直接送至中央處理器進行融合處理，可以實現實時融合。其數據處理的精度高，算法靈活，缺點是對處理器的要求高，可靠性較低，數據量大，故難于實現。

混合式：混合式多傳感器信息融合框架中，部分傳感器采用集中式融合方式，剩余的傳感器采用分布式融合方式?；旌鲜饺诤峡蚣芫哂休^強的適應能力，兼顧了集中式融合和分布式的優(yōu)點，穩(wěn)定性強。

傳感器融合的要素和流程

關于傳感器和傳感器融合需要考慮的因素：成本、體積、重量、可拓展性、可靠性、制冷、安裝、空間、故障自檢、報告、容錯性、靈活性、冗余性、反戲弄。

通過傳感器融合同步運行，以允許全自動駕駛車輛或無人駕駛車輛對周圍環(huán)境檢測，并警告駕駛員潛在的道路危險，甚至可以采取獨立于駕駛員的規(guī)避動作來避免碰撞。

駕駛中雷達圖像被捕獲，負責雷達單元的電子控制單元(ECU)花很短的時間對捕捉到的圖像進行預處理。然后借助控制區(qū)域網絡(CAN)，把圖像發(fā)送到傳感器融合中心。在區(qū)域網絡傳輸圖像，以及接受信息都要花時間。

同時傳感器融合中心也會接受來自攝像頭、超聲波傳感器和激光雷達傳感器的數據。傳感器融合處理了所有這些數據，又需要短暫時間。

最終結果被傳到人工智能上，需要對其進行處理，并更新環(huán)境模型。這需要時間。

通過控制區(qū)域網絡(CAN)，人工智能向汽車控制系統(tǒng)發(fā)出指令，這需要時間來完成。

控制系統(tǒng)接收命令，明確它要做什么，繼而采取實際行動。

算法和成本因素是關鍵所在

目前企業(yè)都在積極尋找傳感器融合的方法，推出的解決方案也不盡相同，但尚未出現一種經過驗證、最可靠的方案。因為傳感器融合是一個不斷推進的過程，難點有不少。

不同類型傳感器的優(yōu)缺點不同，獲取的信息量巨大，要保證最終融合結果及時、準確，就需要在傳感器的選型配置和算法精度上有巧妙的布局，而能把這些環(huán)節(jié)都做好的企業(yè)目前還不多。

為了提升傳感器融合的效果，最理想的狀態(tài)就是將各類最頂級傳感器融合在一起。但光一個激光雷達的價格就已與一輛傳統(tǒng)汽車持平，可見某些關鍵傳感器的價格還遠沒到消費類電子產品的水平。

在傳感器融合過程中，一些廠商不愿公開自己獲取的原始數據，怕因此淪為純粹的數據采集供應商，導致利潤空間有限。由此造成的數據壁壘也是實現傳感器融合的一大障礙。

總結

傳感器融合得越好，自動駕駛汽車也會越安全。因此傳感器融合是自動駕駛汽車發(fā)展中的一個重要方面，相信在不久的將來，將有更多機會來提出新思路和創(chuàng)新方式來改進傳感器融合。