自动驾驶系统由环境感知、规划、决策、控制等几个模块组成，其中环境感知需要用到诸如摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感设备来获取周围环境的信息。不同种的传感器有着不同的优势与缺陷，为了使感知层获得的信息更为丰富、准确，通常需要将不同的传感器进行融合。本文着重介绍多传感器融合的概念与相关知识，不具体介绍技术细节。

　　自动驾驶系统需要考虑多方面的因素：天气、光照条件、距离、维度及精度与系统级要求。除此之外，对于传感器，成本可控、满足车规要求也是十分重要的。

　　各种传感器各有优劣，一种传感器无法适配所有场景，因此需要出色的传感器融合技术。比如，摄像头颜色细节丰富、纹理细节丰富，但缺乏深度信息，且易受光照的影响；LiDAR具有完整的3D信息，对距离感知能力强，但成本高，量产难度大，对雨水、灰尘敏感；RaDAR全天候工作，速度感知能力强，量产成熟，但高度和角度精度低，静止障碍物感知能力弱。

　　区域0:常为车身感知盲区，主要用于慢速行驶的安全冗余以及泊车场景，优先级高;

　　身在硅谷的A同学和身在北京的B同学约了北京时间明早9点，开一个简短的会。

　　北京时间早上九点是时序。同学与手机之间存在闭环，同学通过闹钟等方式查询时间是否到了北京时间早上九点；手机与网络存在闭环，通过同步时间完成闭环；最后通过协作分工达到运行流畅（大的闭环）。

　　如此可以得知时序闭环的目的——让所有的参与者都在同一个时序上运转并持续维护时序的高精度运行。

　　每种电子设备都有各自的时钟，起始时间均不相同，而且因晶振质量的差异，频率也不同。

　　通过以上两种方式接入GNSS+IMU设备或者主机所属的以太网即可。以上同步周期进行，可控制在微秒级精度。

　　对于camera，非定制相机模组不支持时钟同步，定制相机可选择支持。对于radar，非定制Radar不支持时钟同步。对于超声波雷达非定制超声波雷达不支持时钟同步。

　　优点:系统精度更高，可将系统同步精度控制在Δ \DeltaΔt 5ms;

　　sensort为t时刻传感器系统采集的信息，通常包含{gnsst, imagest, pointclouds.,-.};

　　objectst为t时刻环境中的目标级障碍物，可用位置、速度、加速度、类别等属性描述独立个体;

　　scenariot为t时刻环境中的语义级别元素描述，通常不能独立的障碍物形式表达，如施工区域、雨水场景等;

　　前融合(early fusion) :多模数据直接输入模型，让模型通过多模数据提升目标检测精度的融合方式。

　　以向量的形式表述时，对应的向量为状态向量