传感器-项目五-任务2 典型传感器融合架构案例介绍

项目五任务2典型传感器融合架构案例介绍CONTENTS目录01

国内技术华为ADS2.0多模态融合02

国外特斯拉纯视觉方案03

名师讲堂【问题引入】小李近日试驾某品牌最新款智能电动车时，在夜间途径一段无照明设备的盘山公路。车辆自动辅助驾驶系统不仅精准识别了前方50米处突然窜出的野生动物，还通过后视镜显示功能清晰标注出后方100米快速接近的摩托车轨迹，甚至在弯道中主动调整车速以避免对向车道占道行驶的货车发生剐蹭。试驾结束后，小李向陪同的工程师提问：“夜间视线极差的情况下，车辆为何能像‘开了天眼’一样感知所有潜在风险？01

国内技术华为

ADS2.0多模态融合1、华为智驾的发展历程2013年推出的ME909T车联网模块；2014年成立车联网实验室，迅速与东风、奥迪、宝马等车企展开合作；早期布局阶段2020年，华为发布HI（HuaweiInside）全栈智能汽车解决方案，开启了华为"技术赋能车企"的全新篇章；解决方案发布阶段2021年起，华为先后与赛力斯、奇瑞、北汽、江淮等车企合作，形成HI模式与鸿蒙智行模式双线并行；双线并行阶段2024年4月，"乾崑智驾"品牌正式发布，与"鸿蒙座舱"并列为华为智能汽车解决方案两大核心品牌。品牌战略升级阶段2、华为乾崑智驾的技术方案原理技术原理华为乾崑智驾ADS3.0创新性地采用端到端大模型，彻底突破传统“感知–预测–规划–控制”模块化设计的束缚。感知：GOD大感知网络，可识别常规/异形障碍物、红绿灯、车流；决策规划：PDP神经网络一体化预策、决策、规划，驾乘更平顺；安全：本能安全网络200ms内避险，决策速度提升近3倍。2、华为乾崑智驾的技术方案原理感知系统

在感知系统层面，多传感融合是华为智驾实现高鲁棒性的关键。192线D3激光雷达、高精度4D毫米波雷达、多摄像头视觉；

雷达探测远、精度高、延时低，适应雨雾、夜间等复杂环境。算力平台自研MDC移动数据中心，覆盖L2+～L5，算力48～400+TOPS；搭配昇腾AI芯片与自研车规级系统，满足安全与实时性要求。2、华为乾崑智驾的技术方案原理数据驱动

构建真实里程+虚拟仿真双闭环训练体系；实车里程超7.36亿公里，云端算力强，模型迭代快；用盘古大模型、NeRF生成极端场景，提升算法鲁棒性。功能实现打造车位到车位全场景智驾：高速/城区领航、自动变道、上下匝道；智能泊车、全场景泊车；CAS3.0防碰撞，多方向主动刹停/避障，大幅降低事故风险。2、华为乾崑智驾的技术方案原理版本演进生态与合作模式华为通过HI模式与鸿蒙智行模式双轮驱动，与赛力斯问界、奇瑞智界、北汽享界、江淮尊界等多家车企展开深度合作。未来方向聚焦成本、算法、算力、生态四方面持续优化，推动智能驾驶安全规范与规模化落地。2、华为乾崑智驾的技术方案原理【相关知识】引导问题2中国方案是智能网联汽车产业中一种较为成熟的技术方案，那世界上有没有其他解决方案呢？02

国外特斯拉纯视觉方案整体定位核心：纯视觉+端到端神经网络，靠海量真实数据训练。架构：全链路自动驾驶软硬件一体，含算法、算力Dojo、自研FSD芯片、数据自动标注。FSDV12：感知—决策—控制一体化，端到端输出控制指令。1、特斯拉的FSD的硬件组成1、特斯拉的FSD的硬件组成硬件组成（纯视觉，无激光雷达）8颗摄像头实现360°

全覆盖，最远探测250米，每秒36帧视频流建模。前挡3颗：主视野（通用场景）、鱼眼（120°

广角，近距/信号灯）、长焦（高速远距）。侧翼摄像头：监测侧后方盲区，用于变道、汇入。B柱侧视：防高速加塞、补B柱视野盲区。后视：辅助倒车，监控后方来车。纯视觉感知多摄像头视频流，不依赖单帧图像。OccupancyNetwork（占据网络）3D空间体素建模，判断是否被占用。可识别任意形状障碍物，优于传统框检测。融合语义信息，更精准规划可行驶区域。Transformer架构用自注意力捕捉时空特征，处理连续视频帧。端到端训练：图像直接输出转向、加减速指令。影子模式后台学习人类驾驶，全球数据闭环迭代。BEV鸟瞰图空间以车为中心的上帝视角平面，简化3D环境。多摄像头融合生成实时全局地图，用于避障与路