[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]在自動駕駛系統(tǒng)中，傳感器感知層的可靠性直接關(guān)系到車輛的安全與行駛效率。激光雷達（LiDAR）和攝像頭（Camera）是當前自動駕駛平臺上最常見的兩種感知設(shè)備。它們各自擁有不同的工作原理和優(yōu)勢，也存在各自的局限性。最近有位小伙伴在文章留言區(qū)提了這么一個問題，那就是當兩者在同一場景下出現(xiàn)感知結(jié)果不一致甚至相互沖突時，系統(tǒng)究竟應(yīng)該“信任”哪一方的數(shù)據(jù)。非常感謝這位小伙伴的留言，今天智駕最前沿就和大家來聊聊這個話題。

是否會沖突？

在聊應(yīng)該以哪個為準前，我們要先知道，激光雷達與車載攝像頭是否會出現(xiàn)感知沖突的情況。可以明確的是，感知沖突一定會發(fā)生！激光雷達與攝像頭常常會因為各自工作原理與環(huán)境適應(yīng)性的差異而產(chǎn)生感知沖突。換言之，它們在同一時刻對同一目標給出的信息并非總是完全一致，而是有可能出現(xiàn)無法同步或判斷不一致的情況。這種沖突并不意味著系統(tǒng)故障或安全失控，而是多傳感器組合在面對復雜、動態(tài)的外界條件時，必然會遇到的信息“矛盾”。

夜間行駛時，攝像頭受限于可見光照度，圖像噪聲明顯增多，細節(jié)丟失嚴重，往往難以識別遠處障礙物或車道線；與此同時，激光雷達仍能穩(wěn)定地通過發(fā)射激光脈沖獲取三維距離數(shù)據(jù)，準確繪制周圍環(huán)境的空間結(jié)構(gòu)。相反在雨天或積水路面上，激光雷達的激光信號可能被水面反射或散射而產(chǎn)生虛假點云，誤將水面或遠處的反光物當作障礙物；而攝像頭則憑借影像的明暗與紋理差異，更容易區(qū)分水面與實體障礙。這兩類極端場景都說明，單一傳感器在不同環(huán)境下的性能會出現(xiàn)較大波動，由此產(chǎn)生的沖突在所難免。

除了天氣與光照的影響，傳感器采樣的時間同步與空間標定也會造成沖突。激光雷達與攝像頭如果在采樣時刻存在毫秒級別的偏差，或者在安裝標定時的外參精度不夠，投影到同一個坐標系后就會出現(xiàn)“位移”現(xiàn)象，使得系統(tǒng)認為它們檢測到的是不同的物體。再加上車輛行駛速度越高，時間同步與空間對齊的誤差就越容易被放大，從而進一步加劇了感知結(jié)果的不一致。

更為復雜的是遮擋與視角差異帶來的沖突。某些目標在攝像頭視野中可能被車輛A柱、側(cè)鏡或泥點部分遮擋，而激光雷達的點云卻能繞過這些小障礙物無損捕捉目標輪廓；反之，如果目標表面具有高度吸光或透明特性，激光雷達回包信號微弱甚至丟失，這時攝像頭的影像識別反而更加可靠。正是這類角度與材質(zhì)上的差異，使得多傳感器感知結(jié)果天然存在不一致。

應(yīng)以哪個為準？

在聊應(yīng)該以哪個為準前，需要先了解激光雷達和攝像頭在感知方式上的根本差異。激光雷達通過激光脈沖測量與周圍物體之間的距離，能夠直接獲得高精度的三維點云數(shù)據(jù)，對物體的空間位置和形狀進行準確建模；而攝像頭則是以可見光為媒介，根據(jù)捕捉到的圖像信息，通過圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來識別物體類別、車道線、交通標志等。簡而言之，激光雷達擅長“量化”空間結(jié)構(gòu)，攝像頭擅長“識別”外觀特征。

但任何一種傳感器都不可能在所有環(huán)境條件下都保持完美性能。正如前文所述，激光雷達在遇到強反射面（如雨刷上的水膜、路面積水）或鏡面玻璃時，可能會產(chǎn)生強烈的多路徑反射，導致部分點云“跳點”或丟失；在強烈塵霧或大雪天氣中，激光脈沖被氣溶膠散射，使得探測距離和精度急劇下降。相對而言，攝像頭在弱光甚至近乎漆黑的環(huán)境中，圖像信噪比大幅降低，目標識別容易發(fā)生誤檢或漏檢；遇到直射陽光或逆光照明時，影像會出現(xiàn)眩光和高反差區(qū)，也會嚴重影響算法對車道線和前方車輛的檢測能力。

現(xiàn)階段，多傳感器融合（Sensor Fusion）技術(shù)被廣泛應(yīng)用，以期綜合各方優(yōu)勢、彌補各自短板。當激光雷達和攝像頭輸出相互矛盾的信息時，融合算法需要在最短時間內(nèi)做出“裁決”。常用的策略之一是基于置信度（Confidence）的加權(quán)融合，系統(tǒng)會為每一種傳感器在當前環(huán)境下的感知結(jié)果計算一個可信度分值，根據(jù)該分值動態(tài)調(diào)整對各自數(shù)據(jù)的信任程度。比如在夜間或隧道內(nèi)行駛時，攝像頭的置信度會下降，而激光雷達的相對穩(wěn)定性提升；在細小目標（如遠處行人）的檢測上，如果雷達點云稀疏，攝像頭識別更可靠，其置信度會相應(yīng)提高。

除了置信度加權(quán)之外，更高級的融合框架還會引入貝葉斯濾波、卡爾曼濾波等概率推理方法，將激光雷達和攝像頭分別獲得的測量值看作“觀測”，在時間序列上進行平滑和預測，從而在感知結(jié)果產(chǎn)生偏差時，通過前一時刻和后續(xù)信息對沖突進行平滑化處理。這樣既避免了突然拋棄某一傳感器的所有數(shù)據(jù)，也提高了對動態(tài)目標跟蹤的魯棒性。

在具體實施時，系統(tǒng)架構(gòu)往往分為“低層融合”和“高層融合”。低層融合通常發(fā)生在傳感器原始數(shù)據(jù)階段，將圖像與點云投影到統(tǒng)一坐標系后進行像素或點級別的匹配；高層融合則在物體檢測結(jié)果或語義分割之后，將兩個來源的檢測框、分類標簽和軌跡信息合并，以獲得更高層次的認知。沖突判斷往往在高層融合階段進行，若兩個檢測結(jié)果在空間位置、速度或類別判斷上出現(xiàn)顯著差異，系統(tǒng)會觸發(fā)沖突處理模塊，進一步依據(jù)預設(shè)規(guī)則或?qū)W習模型進行最終判斷。

再回到“當沖突發(fā)生時，應(yīng)該以哪個數(shù)據(jù)為準”這個問題，其實并不存在“一刀切”的答案，而是要結(jié)合當時的環(huán)境條件和車輛當前的行駛狀態(tài)。比如，當系統(tǒng)檢測到前方是低反光或鏡面材質(zhì)的障礙物時，激光雷達的點云可能會產(chǎn)生明顯畸變或空洞，此時就應(yīng)更倚重攝像頭的識別結(jié)果；而當前方處于夜間、強霧或強光環(huán)境中，攝像頭的可用信息急劇減少，則應(yīng)更多依賴激光雷達的距離測量。

為了保障安全，還需在自動駕駛系統(tǒng)設(shè)計中納入“傳感器健康監(jiān)測”機制。該機制實時評估各傳感器的數(shù)據(jù)質(zhì)量，當發(fā)現(xiàn)某傳感器持續(xù)輸出異常信息或置信度長期偏低時，車輛會自動進入“降級模式”或“安全停車模式”，并在必要時發(fā)出警告提示，要求人工接管。這樣既避免了在感知沖突時因誤選而帶來重大風險，也為整個自動駕駛平臺的容錯設(shè)計提供了最后一道防線。

除了技術(shù)層面的融合策略，在硬件配置時還要關(guān)注傳感器的布局、校準和同步。LiDAR與攝像頭之間的外參（位置和姿態(tài)關(guān)系）必須精確標定，否則即便融合算法再先進，也無法解決因為坐標映射不一致帶來的固有偏差。此外，時間同步也至關(guān)重要，只有保證兩者的采樣時刻相差在毫秒級別，才能在高速行駛時避免因時間戳錯位造成的物體“漂移”現(xiàn)象。

在未來的自動駕駛系統(tǒng)中，隨著毫米波雷達、超聲波傳感器、慣性測量單元（IMU）等更多形式的傳感器加入，感知平臺將更加多元。但激光雷達與攝像頭依然會是核心組合，如何在沖突時做出最優(yōu)抉擇，也將持續(xù)成為研究熱點。相信隨著深度學習與優(yōu)化算法的不斷進步，以及在大規(guī)模道路測試中積累的經(jīng)驗，融合層面的智能化水平會日益提升，從而為自動駕駛安全保駕護航。

最后的話

當激光雷達與攝像頭感知出現(xiàn)沖突時，并不能簡單地以某一方數(shù)據(jù)“絕對為準”，而應(yīng)采用動態(tài)置信度加權(quán)、多層級概率融合、傳感器健康監(jiān)測等手段，結(jié)合當前環(huán)境與運行狀態(tài)，做出最合理的決策。只有在系統(tǒng)設(shè)計之初就充分考慮各傳感器的特性與局限，嚴格執(zhí)行標定與同步，并構(gòu)建完善的沖突處理邏輯，才能在千變?nèi)f化的道路場景中，最大程度地保障自動駕駛車輛的安全與可靠。

若大家對自動駕駛還有什么想問的，也歡迎在評論區(qū)留言，智駕最前沿將和大家一起討論！

審核編輯 黃宇