利用ADAS中的摄像头和雷达融合，构筑更安全的驾驶体验
在之前关于 ADAS Elevated 的讨论中，我们已阐述过热成像和雷达技术的融合如何在在黑暗、低能见度等不利条件下提升检测能力。本文将聚焦另一关键传感器组合 —— 摄像头与雷达的融合技术。这一探索是 ADAS 发展的核心基石，助力我们不断突破技术边界，重塑未来出行格局。
尽管摄像头、雷达、热成像等单一传感器已在汽车领域产生深远影响，但唯有将其整合到综合系统中，才能真正释放变革性潜力。无论是单独应用还是组合使用，这些技术都能通过优化安全功能与驾驶便利性，提升汽车的整体效能。
然而，当前许多 ADAS 组件在可用性与功能层面仍有提升空间。要实现可靠、可扩展且经济高效的功能，需整合摄像头与雷达等关键传感模式，以弥补各自短板、最大化发挥优势。这种集成不仅对提升系统性能至关重要，更能推动消费者广泛采用 —— 因为它能带来更强大、更贴合用户需求的功能体验。
为什么传感器融合是ADAS的核心要义？
出行领域的创新之路充满挑战。汽车制造商需在满足消费者期待的同时，将安全性置于首位，这需要经过大量验证工作。对于麦格纳这样的行业领军者而言，这一挑战更像是机遇 —— 我们基于摄像头与雷达的传感技术已为全球数百万人的驾驶安全与体验带来实质性改善。
随着消费者需求升级与安全标准迭代，行业对集成不同传感模式的需求日益迫切。通过整合，可突破单一技术的局限，优化系统级感知性能，这与当下流行的集中式计算架构及人工智能功能的最新进展高度契合。
基于图像的传感器（摄像头）与基于射频（RF）的传感器（雷达）各有优劣，若缺乏组合方案，这些特质难以互补。例如，摄像头捕捉的图像能出色支持物体检测与分类，但在距离和速度测量上表现薄弱；而雷达数据可精准测量并追踪物体的实时距离与速度，却在物体检测与分类的可靠性上稍逊一筹。
尽管通过机器学习单独增强某一功能（如仅用摄像头或雷达进行物体分类、单深度检测）能提升性能，但真正的技术突破唯有通过深度融合才能实现。
经济高效的ADAS方案：摄像头+雷达融合为何优于激光雷达
业界从未忽视摄像头与雷达传感器的局限性。在一些追求 L2 + 功能的技术驱动型市场，激光雷达因能提供周围环境的占用网格数据而成为热门选择。但激光雷达在经济性、稳健性与可扩展性上存在明显短板。
随着 AI 工具的发展，以及摄像头与雷达融合带来的感知性能跃升，如今已能通过二者的融合创建占用地图 —— 这意味着激光雷达过去的性能优势不再显著。相比成本高昂、结构复杂的激光雷达方案，摄像头与雷达的融合技术支持更经济、更易全球普及的集成模式。
未来方向：集成传感器，迈向更智能的出行
摄像头与雷达的传感器融合是推进可扩展 ADAS 解决方案的关键。通过整合二者的互补优势，汽车制造商能在真实交通场景中打造更安全、更智能、更可靠的驾驶体验。这种集成水平，是释放实用且可扩展的高级驾驶辅助功能全部潜力的核心前提。
在下一期内容中，我们将深入解析 ADAS 融合的技术细节，包括早期融合技术及热成像与雷达技术的集成。这种技术路径或将成为人工智能与创新时代加速进步、塑造未来出行的关键催化剂。
*This document was translated using Microsoft Translator.
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