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纯视觉与多传感器融合技术路线综述.docx
资料介绍
纯视觉与多传感器融合技术路线综述
一、引言
在自动驾驶感知技术路线上，行业长期存在两大阵营的分歧。纯视觉路线主张以摄像头为核心传感器，依靠强大的AI算法从2D图像中提取3D空间信息，代表企业为特斯拉。多传感器融合路线主张综合使用摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器，通过多模态数据的互补来提升感知的鲁棒性和安全性，代表企业为华为、小鹏和Waymo。2025至2026年间，两条路线均取得了显著进展——纯视觉方案在城市NOA中的表现大幅提升，多传感器融合方案的成本持续下降。两种路线正在从"路线之争"走向"场景互补"。
二、纯视觉路线的核心主张
纯视觉路线的理论基础是人类凭借双眼即可完成复杂驾驶任务，机器视觉在理论上也应该可以做到。其核心优势在于数据闭环的统一性——所有训练数据都是图像，模型的输入端统一、训练流程简化。特斯拉纯视觉方案基于8个摄像头构建360度视野，通过端到端大模型直接从图像输出控制指令，去掉了激光雷达和毫米波雷达。
纯视觉路线面临的固有限制包括摄像头的物理极限——动态范围有限导致在逆光和夜间性能下降，以及单目图像缺乏直接深度信息——深度需要从运动或几何线索间接推断。纯视觉路线依赖海量数据和强大算力——特斯拉依靠超大规模车队采集了超过84亿英里的行驶数据，用10万颗H100/H200芯片构建的训练集群来支撑。
三、多传感器融合路线的核心主张
多传感器融合路线的出发点是不同传感器具有天然的物理互补性——摄像头提供纹理和色彩信息、激光雷达提供精确深度、毫米波雷达提供全天候速度测量。融合的核心价值在于安全冗余——在摄像头失效时激光雷达可独立维持感知能力，在激光雷达受雨雾影响时毫米波雷达可补位。华为ADS方案搭载3颗激光雷达、6个毫米波雷达和多个高清摄像头，实现了传感器级别的多重冗余。
多传感器融合的挑战在于系统复杂度的显著增加——多传感器标定、时间同步和融合算法开发的工程难度远高于纯视觉方案。早期激光雷达的高成本也曾是多传感器融合路线大规模普及的瓶颈。
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| 181_纯视觉与多传感器融合技术路线综述.docx | 38K |
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