激光主导、视觉负责识别与ROI选择的多传感器融合体系(上)

激光主导、视觉负责识别与ROI（感兴趣区域）选择的多传感器融合体系，是一种基于“精准测距为核心、语义引导提效率”的感知架构，其核心逻辑是以激光传感器（激光雷达为主）作为全局感知与定位的主导单元，凭借其厘米级测距精度、稳定的三维轮廓感知能力及较强的环境适应性，构建高精度环境三维模型并完成核心定位任务；同时将视觉系统（CMOS图像传感器组成的单目/多目相机）作为辅助语义单元，专注于目标识别、语义分类及ROI区域筛选，通过语义信息引导激光传感器聚焦关键区域进行精细化感知，减少无效数据处理量，提升系统感知效率与精准度，该体系完美契合自动驾驶、工业智能检测、机器人自主导航等对定位精度与实时性均有严苛要求的场景，其核心价值在于充分发挥激光传感器“测距准、抗干扰强”的优势，同时借助视觉语义识别能力解决激光点云语义匮乏、数据冗余的短板，实现“激光保障精度、视觉提升效率”的协同优化效果。从核心模块的功能定位与技术原理来看，激光主导模块是整个体系的“核心感知中枢”，通常由高线数激光雷达（如128线、256线激光雷达）及点云处理单元构成，其核心任务是通过高密度点云数据采集实现环境三维建模、目标精准测距与自身定位：激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号，计算出每个激光点的三维空间坐标，形成覆盖周围环境的点云数据，这些点云数据能精准反映目标的轮廓、距离、方位角等几何信息，且受光照条件（强光、逆光、低光照）、天气状况（雨雾、沙尘）的影响极小，在视觉系统易失效的复杂环境中仍能稳定工作；点云处理单元搭载点云去噪、聚类分割、特征提取等算法，对原始点云数据进行预处理，剔除环境噪声（如空气中的尘埃、雨滴反射形成的杂点），并将点云数据分割为不同的目标簇，提取目标的几何特征（如体积、轮廓尺寸、运动速度等），为后续定位与决策提供精准的几何信息支撑。但激光雷达存在固有短板：点云数据缺乏语义信息，无法直接区分目标类型（如自动驾驶场景中的车辆、行人、非机动车，工业场景中的工件、工装、障碍物），且原始点云数据量极大（高线数激光雷达单帧点云数据可达数百万个点），全量处理会占用大量计算资源，导致感知延迟增加，这就需要视觉系统承担识别与ROI选择的辅助功能。视觉辅助模块作为“语义引导与效率优化器”，由高分辨率视觉相机与语义处理单元构成，核心职责是完成目标语义识别与ROI区域精准筛选，为激光主导模块提供精准的语义引导：在目标识别环节，视觉相机实时采集环境图像，语义处理单元搭载目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN、Transformer-based检测算法），精准识别图像中的各类目标，输出目标的类别信息（如“小轿车”“行人”“螺栓工件”）、二维边界框坐标及置信度；在ROI选择环节，基于目标识别得到的二维边界框，结合相机与激光雷达的标定外参，将二维图像中的目标区域映射至激光雷达的三维点云空间，形成三维ROI区域（即包含目标的点云簇范围），同时过滤掉背景区域（如天空、地面、无关建筑物）的点云数据，仅将ROI区域内的点云数据传输至激光处理单元进行精细化处理。此外，视觉系统还可通过语义信息辅助激光点云的聚类优化，例如当激光点云因目标遮挡出现分割不完整时，视觉系统识别的目标完整轮廓可引导激光点云进行补全与修正，提升目标分割的完整性。