多传感器融合技术：原理、架构与应用解析​(二)

决策层融合是最高层级的融合，基于各传感器的独立决策结果进行综合判断。每个传感器先对环境状态做出独立推断（如摄像头判断 “前方 5m 有行人”，激光雷达判断 “前方 5.2m 有障碍物”），再通过融合算法（如投票法、贝叶斯推理）输出最终决策。这种方式对传感器的独立性要求低，允许不同传感器采用异构算法，且通信开销小（仅传输决策结果），适合分布式系统（如多机器人协同）。例如，在园区自动驾驶中，当摄像头因逆光误判 “无行人”，而激光雷达检测到 “前方 3m 有障碍物” 时，决策层融合会基于 “安全优先” 原则，采信激光雷达的结果并触发减速。决策层融合的关键是设计合理的权重分配机制 —— 根据传感器在当前场景的可靠性（如雨天时提升毫米波雷达权重）动态调整决策贡献。

核心技术：时空校准与融合算法

多传感器融合的实现依赖时空同步、数据关联、融合推理三大技术支柱，其性能直接决定融合系统的精度与鲁棒性。

时空同步技术是融合的前提，解决 “何时、何地” 的数据对齐问题。时间同步方面，通过 GPS 授时或硬件同步脉冲（如 PTP 协议）确保各传感器的时间戳误差≤1ms，避免因数据延迟导致的运动畸变（如高速行驶中激光点云与图像的错位）。空间校准则通过标定算法确定传感器间的外参（相对位置与姿态），例如利用棋盘格标定板同时被摄像头与激光雷达观测，通过非线性优化求解最优转换矩阵，使不同传感器的坐标偏差控制在 2cm 以内。在动态场景中，还需引入在线校准机制 —— 当检测到传感器数据一致性偏差（如激光雷达与摄像头的目标距离差持续超过 5cm）时，自动触发外参修正，适应温度、振动导致的传感器偏移。

数据关联算法 解决 “哪些数据属于同一目标” 的匹配问题，是融合的核心环节。在特征层融合中，常用最近邻算法（NN）或联合概率数据关联（JPDA）实现目标匹配：对于摄像头检测的 “行人” 与激光雷达检测的 “障碍物”，通过计算位置、尺寸的欧式距离，当相似度超过阈值（如 IOU≥0.7）时判定为同一目标。在复杂场景（如多目标交叉）中，基于深度学习的关联方法表现更优 —— 通过训练跨模态特征嵌入模型，将摄像头的图像特征与激光雷达的点云特征映射至同一高维空间，利用余弦相似度实现鲁棒匹配，匹配准确率可达 95% 以上，显著优于传统方法。