单片机解密在科技飞速发展的当下，自动驾驶技术正逐渐从科幻走向现实，成为改变未来交通格局的重要力量。而在自动驾驶系统中，传感器融合技术宛如其 “智慧之眼”，对车辆能否精准感知周围环境起着决定性作用。通过整合多种传感器的数据，传感器融合让自动驾驶车辆能够 “看” 得更清楚，从而提升行驶的安全性与可靠性。

自动驾驶为何依赖传感器融合

自动驾驶系统犹如一个复杂的智能体，需要对周围环境进行全方位、高精度的感知。单一传感器往往存在局限性，难以满足自动驾驶在各种场景下的严苛要求。例如，摄像头虽能提供丰富的视觉信息，可在夜间或恶劣天气(如雨、雪、雾)条件下，其性能会大幅下降;激光雷达能生成高精度的三维点云数据，精确描绘周围物体的轮廓与位置，但成本较高，且在复杂环境中可能受到遮挡影响;毫米波雷达能够在恶劣天气下稳定工作，实时监测物体的速度和运动状态，却在目标识别的细节方面有所欠缺。因此，将多种传感器的数据进行融合，利用它们之间的互补性，成为提升自动驾驶环境感知能力的关键路径。

常见传感器类型及其特点

摄像头 —— 视觉感知的 “主力军”

摄像头在自动驾驶中扮演着重要角色，如同人类的眼睛，通过捕捉图像来感知周围环境。单目摄像头结构简单、成本较低，能够识别交通标志、车道线、车辆和行人等，是实现车道偏离预警、前向碰撞预警等众多高级驾驶辅助系统(ADAS)功能的基础。然而，它仅能获取二维图像信息，深度感知能力有限。双目摄像头则模拟人眼的双目视觉原理，能够获取物体的深度信息，提升对环境的三维感知能力。广角摄像头具有较大的视野范围，可用于监测车辆周围的大面积区域，在路口转弯或停车时发挥重要作用，帮助检测周边的障碍物和行人。但摄像头受光照条件、天气状况影响较大，在恶劣环境下图像质量下降，可能导致目标识别不准确。

激光雷达 —— 精确建模的 “能手”

单片机解密激光雷达通过发射多束激光，并接收物体反射的信号来计算目标与自身的距离。其主要工作原理包括利用反射信号的折返时间计算距离(ToF)和调频连续波(FMCW)方法。激光雷达具有分辨率高、隐蔽性好、抗有源干扰能力强、低空探测性好、轻便灵巧等优点。它能够提供高精度的三维点云数据，精确地描绘出车辆周围环境的地形地貌和物体轮廓，对于障碍物检测、地图构建和车辆定位等任务至关重要。在自动驾驶汽车的定位过程中，激光雷达可通过与预先构建的地图进行匹配，准确确定车辆的位置。不过，激光雷达目前成本相对较高，限制了其更广泛的应用。

毫米波雷达 —— 恶劣环境的 “守护者”

毫米波雷达发射电磁波并检测回波来探测目标物的有无、距离、速度和方位角。其原理是通过振荡器形成持续变化的信号，在发出信号和接收信号之间形成频率差，该差值与发射 - 接收时间差成线性关系，从而通过频率差计算车辆与物体的距离，同时通过跟踪位置进行微分求得速度。毫米波雷达具有较高的检测精度，能够在各种天气条件下稳定工作，尤其是在恶劣天气(如雨、雾、雪)下的性能优于摄像头和激光雷达。它对运动目标的检测和跟踪能力较强，可实时监测车辆周围物体的速度和运动状态，为车辆的避障和自适应巡航等功能提供重要支持。目前，77GHz 毫米波雷达正逐步取代 24GHz 毫米波雷达，成为汽车领域主流的传感器，因其检测精度更高，相对体积更小巧，利于车上器件安装和布局。