传感器融合是将来自至少两个传感器的数据进行合并。感知是指处理和解释传感器数据，以探测、识别和分类物体。传感器融合和感知使自动驾驶汽车能够建立周围环境的三维模型，并将其输入车辆控制单元。目前现有的感知解决方案使用的架构和传感器数据融合方法限制了其性能、可扩展性、灵活性和可靠性。让我们来详细了解这些挑战。
现有传感器融合与感知解决方案
当前的传感器融合解决方案执行的是目标级融合，即每个传感器（如雷达、摄像头、激光雷达）都有其固有的局限性，因此只能单独识别对象并对其进行分类。这样做的结果是性能低下，并非最佳，因为没有任何一个传感器能够在所有条件下检测到所有物体。此外，如果不对传感器数据进行融合，系统可能会从传感器获得相互矛盾的输入，从而无法确定下一步行动。
现有的传感器融合和感知解决方案以摄像头为中心，在同一平台上整合其他传感器架构的能力有限。这就导致了性能低下、缺乏可扩展性和可靠性以及对硬件的依赖性。
传感器融合与感知的未来之路
为了加快 ADAS 和 AD 的应用，传感器融合和感知解决方案必须提供必要的性能、灵活性、可扩展性和可靠性。
性能： 更高的自动驾驶水平要求在物体检测、分类和跟踪以及环境建模方面具有更高的准确性和精确度。实现这一目标的首选技术是原始数据传感器融合，它将来自车辆上所有可用传感器的原始数据结合在一起，为感知系统准确检测和分类物体提供丰富的数据。
灵活性： 传统和现有的感知解决方案以摄像头为中心，而未来的感知解决方案则需要能够根据所需的自主水平，在同一平台上整合其他传感器架构。解决方案必须能够与任何传感器集配合使用，而无需重写感知算法。
可扩展性： 随着 ADAS 和 AD 在未来的不断发展，不同自动驾驶水平的车辆将并存。在一个通用平台上为 L2 到 L5 级构建传感器融合和感知解决方案的能力对于确保技术规格、产品质量和驾驶体验的一致性至关重要。可扩展的感知解决方案可加速 ADAS 和 AD 的采用。
可靠性： 对自动驾驶解决方案的信心基于安全性和性能。传感器融合和感知解决方案必须通过严格的质量和性能要求。
什么是 LeddarVision？
LeddarVision™ 是一个原始数据传感器融合和感知平台，可为高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶汽车生成一个全面的三维环境模型，并支持摄像头、雷达和激光雷达等多传感器配置。
性能优势： LeddarVision 的原始数据传感器融合功能、传感器同步和上采样是 LeddarVision 超强物体检测性能的基础，可生成精确的 3D RGBD 环境模型。在 2019 年至 2021 年期间向 nuScenes™ 提交的所有作品中，LeddarVision 的 RCF360v2 是三维物体检测领域排名第一的雷达/相机解决方案。LeddarVision 的上采样技术可提供更丰富的环境数据，从而实现
准确、精确的探测
解决相互冲突的传感器输入
内置冗余
灵活性优势： LeddarVision 是一种与硬件弱相关的传感器融合和感知解决方案，它将软件与硬件分离开来，为原始设备制造商和 1-2 级汽车供应商提供了在通用平台上开发多种传感器架构的机会，并通过多样化的硬件采购降低了硬件成本。
可扩展性优势： LeddarVision 能够集成多种传感器架构、原始数据传感器融合能力、上采样技术和深度学习算法，从而使 LeddarVision 能够在 L2 以及更高的自动驾驶水平上提供卓越的性能。
可靠性优势： LeddarVision 在其软件栈中内置了冗余和安全健康模块。LeddarTech 强大的质量管理系统遵循实现功能安全 (FuSA)、预期功能安全 (SOTIF) 和网络安全的指导方针。LeddarTech 的专业领域知识、强大的工作流程和稳健的质量管理体系将为我们开创一个安全可靠的 ADAS 和 AD 时代。
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