自動駕駛系統由環境感知、規劃、決策、控制等幾個模塊組成，其中環境感知需要用到諸如攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感設備來獲取周圍環境的信息。不同種的傳感器有著不同的優勢與缺陷，為了使感知層獲得的信息更為豐富、準確，通常需要將不同的傳感器進行融合。本文著重介紹多傳感器融合的概念與相關知識，不具體介紹技術細節。

　　自動駕駛系統需要考慮多方面的因素：天氣、光照條件、距離、維度及精度與系統級要求。除此之外，對于傳感器，成本可控、滿足車規要求也是十分重要的。

　　各種傳感器各有優劣，一種傳感器無法適配所有場景，因此需要出色的傳感器融合技術。比如，攝像頭顏色細節豐富、紋理細節豐富，但缺乏深度信息，且易受光照的影響；LiDAR具有完整的3D信息，對距離感知能力強，但成本高，量產難度大，對雨水、灰塵敏感；RaDAR全天候工作，速度感知能力強，量產成熟，但高度和角度精度低，靜止障礙物感知能力弱。

　　區域0:常為車身感知盲區，主要用于慢速行駛的安全冗余以及泊車場景，優先級高;

　　身在硅谷的A同學和身在北京的B同學約了北京時間明早9點，開一個簡短的會。

　　北京時間早上九點是時序。同學與手機之間存在閉環，同學通過鬧鐘等方式查詢時間是否到了北京時間早上九點；手機與網絡存在閉環，通過同步時間完成閉環；最后通過協作分工達到運行流暢（大的閉環）。

　　如此可以得知時序閉環的目的——讓所有的參與者都在同一個時序上運轉并持續維護時序的高精度運行。

　　每種電子設備都有各自的時鐘，起始時間均不相同，而且因晶振質量的差異，頻率也不同。

　　通過以上兩種方式接入GNSS+IMU設備或者主機所屬的以太網即可。以上同步周期進行，可控制在微秒級精度。

　　對于camera，非定制相機模組不支持時鐘同步，定制相機可選擇支持。對于radar，非定制Radar不支持時鐘同步。對于超聲波雷達非定制超聲波雷達不支持時鐘同步。

　　優點:系統精度更高，可將系統同步精度控制在Δ \DeltaΔt 5ms;

　　sensort為t時刻傳感器系統采集的信息，通常包含{gnsst, imagest, pointclouds.,-.};

　　objectst為t時刻環境中的目標級障礙物，可用位置、速度、加速度、類別等屬性描述獨立個體;

　　scenariot為t時刻環境中的語義級別元素描述，通常不能獨立的障礙物形式表達，如施工區域、雨水場景等;

　　前融合(early fusion) :多模數據直接輸入模型，讓模型通過多模數據提升目標檢測精度的融合方式。

　　以向量的形式表述時，對應的向量為狀態向量