【芝能智驾 ｜感知技术中的传感器融合】 智能驾驶技术中，关于基于视觉的端对端是目前大家研究的重点，所以从目前来看，动态目标感知，是否需要做多传感器融合，这个问题是至关重要。 多传感器融合模块在不同天气和场景下的作用至关重要，各传感器模块综合处理的要点： 1. 融合算法包括加权平均法、贝叶斯方法、卡尔曼滤波原理、DS证据理论推理和深度学习，不同算法各有优缺点。 2. 多源数据融合， 可分为目标级、特征级和数据级融合三个层次。选择需考虑融合精度和速度。 3. 基于深度学习的融合框架： 可能成为主流，但面临数据同步和数据特性不一致等挑战。 4. 数据处理方式： 包括分布式、集中式和混合式。空间同步和时间同步是多源数据融合的关键问题，涉及不同传感器坐标系的联合标定和数据精确性。