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车用传感器融合中的不确定性管理.docx
资料介绍
车用传感器融合中的不确定性管理
一、引言
自动驾驶传感器融合系统输出的每一个检测目标都带有不确定性——激光雷达在远距离上点云稀疏导致位置估计不确定、摄像头在光照不足时检测置信度降低、毫米波雷达在静止目标检测上存在固有不可靠性。然而在传统的多传感器融合系统中，这些不确定性往往被简化为单一的"置信度分数"或干脆被忽略，融合输出的结果被当作"确定无疑的事实"传递到决策规划模块。不确定性管理——显式地建模、传播和利用融合系统中的各种不确定性——是提升自动驾驶系统安全性和鲁棒性的关键技术手段。2025至2026年间，基于概率AI的融合不确定性量化方法开始在量产智驾系统中得到应用。
二、不确定性的种类
偶然不确定性。 偶然不确定性来自传感器和数据本身的固有随机性——激光雷达的激光束在空中传播时的光子噪声、摄像头图像传感器在弱光下的散粒噪声、毫米波雷达回波信号的多径反射干扰。偶然不确定性无法通过增加训练数据来消除——它是传感器物理原理带来的"统计噪声"。偶然不确定性可以通过统计建模精确量化——每个传感器输出的噪声方差可以直接从传感器标定数据中获得。
认知不确定性。 认知不确定性来自模型知识的"未知之处"——模型在训练数据覆盖良好的场景中认知不确定性较低，在从未见过的新场景中认知不确定性较高。认知不确定性可以通过增加训练数据来降低——当模型在更多样化的数据上训练后，对新场景的判断会更加自信。认知不确定性量化对于"分布外场景检测"至关重要——模型在不确定性高于阈值的场景中应主动降级。
模态不确定性。 多模态融合中不同传感器对同一目标输出的检测结果可能不一致——摄像头检测到前方有行人，但激光雷达在该位置的三维点云中没有对应行人形状的目标。模态不确定性来自传感器物理特性的差异和检测算法的差异。有效的模态不确定性管理机制可以在传感器输出不一致时给出"低置信度"的融合结果，而不是强行合并为单一的检测输出。
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