面對復(fù)雜的感知任務(wù)，單一傳感器的局限性逐漸顯現(xiàn)，比如相機(jī)對目標(biāo)的顏色和紋理比較敏感，但易受光照、天氣條件的影響。LiDAR以獲得目標(biāo)精確的3D信息，但無法獲得目標(biāo)紋理，易產(chǎn)生噪點等情況。多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)時而生，通過整合不同傳感器的優(yōu)勢，為車輛提供了一個全面、立體的感知維度。

內(nèi)參標(biāo)定：針對單個傳感器，解決其內(nèi)部參數(shù)，如攝像頭的焦距和畸變，確保傳感器數(shù)據(jù)在自身坐標(biāo)系中的準(zhǔn)確性。詳細(xì)內(nèi)容可見往期內(nèi)容“《深入探討：自動駕駛中的相機(jī)標(biāo)定技術(shù)》"。

外參標(biāo)定：在已知的世界坐標(biāo)系下，解決不同傳感器之間的相對位置和方向，確保它們數(shù)據(jù)的一致性。

外參標(biāo)定的準(zhǔn)確性依賴于內(nèi)參標(biāo)定的精確性，只有每個傳感器的內(nèi)參被精確校準(zhǔn)，我們才能準(zhǔn)確地知道它們在世界坐標(biāo)系中的相對位置。

前融合（Early-Fusion）：是在最原始的層面上將不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。這種融合方式涉及直接在空間上對齊傳感器數(shù)據(jù)，形成一個統(tǒng)一的多模態(tài)數(shù)據(jù)集?？梢赃M(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)識，降低信息損失。

深度融合（Deep-Fusion）：是在特征提取之后、決策之前進(jìn)行的融合。這種融合方式涉及將不同傳感器的數(shù)據(jù)在特征空間中進(jìn)行組合，通常通過級聯(lián)或元素相乘的方式實現(xiàn)。通過特征互補(bǔ)可以提高魯棒性和提升泛化能力。

后融合（Late-Fusion）：是在各個傳感器獨立完成目標(biāo)檢測或分類等任務(wù)后，將它們的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行綜合分析，以做出最終的決策。通過綜合多個傳感器的預(yù)測結(jié)果，提高決策準(zhǔn)確性。可根據(jù)需要靈活添加或替換傳感器模型。

前融合：在數(shù)據(jù)層面上實現(xiàn)早期整合，適合對原始數(shù)據(jù)依賴性較強(qiáng)的應(yīng)用。

深度融合：在特征層面上進(jìn)行信息融合，適合需要特征互補(bǔ)的復(fù)雜感知任務(wù)。

后融合：在目標(biāo)層面上進(jìn)行決策整合，適合需要最終決策優(yōu)化的場景。

在實際應(yīng)用中，根據(jù)系統(tǒng)需求和傳感器特性，選擇合適的融合策略或多種策略的組合，以達(dá)到最佳的感知效果。