必一智能運動科技：自動駕駛中不可或缺的傳感器融合技術（二）：到底有多精確？
敲黑板，敲黑板了！上期我們了解到有一位自動駕駛界技術宅“多傳感器融合技術”。這期，絕對的技術宅來啦！
簡單的傳感器融合不外乎就是每個傳感器的數據能大致在空間跟時間上能得到對齊。而整個多傳感器融合技術的核心就在于高精度的時間以及空間同步。精度到什么量級呢？
舉個栗子，比如時間上能得到10的-6次方，空間上能得到在一百米外3到5厘米的誤差，這是一個典型的技術指標。
當然，多傳感器同步技術的難度與時間和空間的要求是一個指數級的增加。在百米外能得到3cm的空間精度，換算成角度是0.015度左右。
大家也知道在無人駕駛當中，毫米波雷達、相機、激光雷達和超聲波都是完全不同的傳感器，讓他們在時域跟空域上得到這樣的精度是非常難的，需要對機器人技術以及機器學習優化技術有非常深的理解。
自動泊車、公路巡航控制和自動緊急制動等自動駕駛汽車功能在很大程度上也是依靠傳感器來實現的。
重要的不僅僅是傳感器的數量或種類，它們的使用方式也同樣重要。目前，大多數路面上行駛車輛內的ADAS都是獨立工作的，這意味著它們彼此之間幾乎不交換信息。只有把多個傳感器信息融合起來，才是實現自動駕駛的關鍵。
現在路面上的很多汽車，甚至是展廳內的很多新車，內部都配備有基于攝像頭、雷達、超聲波或LIDAR等不同傳感器的先進駕駛員輔助系統（ADAS）。
這些系統的數量將會隨著新法案的通過而不斷增加，例如在美國，就有強制要求安裝后視攝像頭的法案。此外，諸如車險打折優惠和美國公路交通安全管理局（NHTSA）、歐洲新車安全評鑒協會（Euro-NCAP）等機構做出的汽車安全評級正在使某些系統成為汽車的強制功能；另一方面，這也助長了消費者對它們的需求。
目前，大多數路面上行駛車輛內的ADAS都是獨立工作的，這意味著它們彼此之間幾乎不交換信息。（沒錯，某些高端車輛具有非常先進的自動駕駛功能，不過這些功能還未普及）。后視攝像頭、環視系統、雷達和前方攝像頭都有它們各自的用途。通過將這些獨立的系統添加到車輛當中，可以為駕駛員提供更多信息，并且實現自動駕駛功能。不過，你還可以突破限制，實現更多功能——參見圖1。
僅僅通過多次使用相同種類的傳感器無法克服每種傳感器的缺點。反之，我們需要將來自不同種類傳感器的信息組合在一起。工作在可見光譜范圍內的攝像頭CMOS芯片在濃霧、下雨、刺眼陽光和光照不足的情況下會遇到麻煩。而雷達缺少目前成像傳感器所具有的高分辨率。我們可以在每種傳感器中找到諸如此類的優缺點。
