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摘要：本文围绕新能源汽车辅助驾驶感知需求与智能传感技术展开研究，分析摄像头、毫米波雷达、激光雷达及超声波传感器的感知机理、性能特点与互补关系，并从多源数据融合角度构建采集、同步、标定、关联、融合与输出的技术框架。在此基础上，重点讨论传感器级融合、特征级融合和决策级融合的实现机制、算法特点及适用条件，提出通过数据质量评价、置信度调节、跨模态特征对齐和冲突检测提升复杂环境下的感知可靠性。

关键词：新能源汽车；辅助驾驶；智能传感；多源融合

引言

单一传感器受物理机理限制，在光照变化、恶劣天气、目标遮挡及复杂道路条件下难以长期保持稳定性能。因此，通过多类型智能传感器形成信息互补，并利用多源融合技术提高环境理解的一致性和可信度，已成为辅助驾驶感知系统的重要发展方向。基于此，本文从感知需求、传感器能力及融合机制三个层面展开分析，为新能源汽车辅助驾驶感知系统的工程设计与优化提供技术参考。

一、新能源汽车辅助驾驶感知需求与智能传感技术基础

1.1辅助驾驶感知任务边界与性能需求

新能源汽车辅助驾驶的感知需求，本质上是围绕行驶环境、交通参与者、自车状态和道路约束建立连续、可验证的环境认知。依据GB/T40429—2021，辅助驾驶功能仍需驾驶员承担相应动态驾驶任务，因此感知系统既要支撑纵向跟车、横向控制、变道辅助和自动紧急制动等功能，也要及时识别超出系统设计运行范围的场景[1]。其性能要求不能仅以单一探测距离衡量，而应综合考虑目标检出率、定位与测速精度、车道和可行驶区域识别、遮挡处理、时延及稳定性。对新能源汽车而言，感知计算还需兼顾整车能耗与热管理约束，在夜间、逆光、雨雾、拥堵及异形目标等条件下保持可用性，并通过冗余感知和故障诊断降低单一传感器失效或性能退化造成的风险[2]。

1.2智能传感器类型、感知机理与能力互补

智能传感技术为辅助驾驶提供环境信息入口，其核心在于利用不同物理机理形成互补观测。摄像头具备较强的纹理、颜色和目标语义表达能力，适合交通标志、车道线及目标类别识别，但对光照和遮挡较为敏感；毫米波雷达可直接获取距离、方位和径向速度，对昼夜光照变化不敏感，我国《汽车雷达无线电管理暂行规定》明确规划76—79GHz频段用于汽车雷达；激光雷达能够提供高密度三维几何信息，有利于轮廓和空间结构测量，但其有效回波会受到降水、雾霾及目标反射特性的影响；超声波传感器则主要服务于近距离泊车和低速障碍物检测。

二、智能传感技术在新能源汽车辅助驾驶系统中的多源融合机制与关键技术路径

2.1多源数据融合整体框架与处理流程

多源数据融合应按照采集、同步、标定、预处理、关联、融合、跟踪和输出的链路组织，使来自摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波及车辆状态传感器的信息进入统一时空基准。首先通过硬件时间戳或统一时钟削弱采样异步造成的运动误差，再利用内外参数标定完成坐标变换，并对异常值、噪声和失真进行修正。随后依据目标空间位置、速度、类别和置信度实施数据关联，形成稳定的目标轨迹、车道结构及可行驶区域表达[3]。工程实现中还需设置数据质量评估和传感器健康状态监测，当某一路观测受遮挡、污染或故障影响时动态调整其融合权重。

2.2传感器级融合技术机制

传感器级融合属于较早阶段的信息耦合，直接处理原始数据或接近原始数据的测量结果，其优势是保留信息量较完整，可在特征提取前利用跨传感器互补性。例如，将毫米波雷达点迹投影至摄像头成像平面，可利用雷达距离和速度信息缩小视觉候选区域；将激光点云与图像完成外参配准后，可在三维空间中补充目标纹理和类别语义。该层级对时间同步、空间标定和数据带宽要求较高，任何外参漂移或时间偏差都可能放大为目标错配。工程上应通过在线标定检查、时间戳校验、畸变修正和异常点剔除控制前端误差，并依据传感器测量噪声建立不确定性模型。对于算力和带宽受限的量产平台，可采用区域裁剪、点云稀疏化及事件触发传输，在信息保真与计算负载之间取得平衡。

2.3特征级融合方法与算法体系

特征级融合以各传感器完成初步编码后的中间表征为对象，是当前多模态感知中兼顾信息利用率与计算效率的重要路径。摄像头可提取纹理和语义特征，雷达提供速度、距离及稀疏空间信息，激光雷达形成三维几何特征，再通过坐标投影、鸟瞰视角变换或统一三维网格完成对齐。融合算法可采用卷积网络、注意力机制、Transformer或图神经网络建立跨模态关联，并通过门控、置信度加权和缺失模态训练降低单一数据源退化的影响。与简单特征拼接相比，关键在于显式处理空间对应关系和观测不确定性，避免高置信错误特征主导结果。

2.4决策级融合与协同推理模型

决策级融合位于感知链路后端，各传感器或子模型先独立完成目标检测、跟踪或场景判断，再对结果进行关联和可信度合成。常用方法包括加权投票、贝叶斯推断、证据理论以及基于规则或学习模型的协同决策；对连续运动目标，可结合卡尔曼滤波及其扩展形式完成状态估计，并使用数据关联机制维持多目标轨迹一致性。该层级模块边界清晰、系统可解释性较强，便于异构传感器独立升级和故障隔离，但其上限受前级决策信息损失影响。实际系统应建立置信度校准、冲突检测和降级策略：当多源结论一致时提高决策稳定性，出现显著冲突时保留风险更高的假设并触发重新感知或功能降级。

三、结语

新能源汽车辅助驾驶感知系统正由单一传感信息处理向多源协同感知转变。摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波传感器各具优势，通过合理配置及分层融合能够弥补单一感知手段的性能边界。未来应进一步强化时空同步、跨模态特征融合、感知不确定性评估及故障降级机制，并兼顾车端算力、能耗和成本约束，推动多源感知由追求局部识别精度转向系统级可靠性提升，为新能源汽车辅助驾驶功能的安全稳定运行提供支撑。

参考文献

[1]钟潮伟.智能传感技术在新能源汽车辅助驾驶系统中的融合应用研究[J].汽车维修与保养,2026,(7):56-58

[2]高月.无线传感网络在智能网联汽车中的应用研究[J].汽车维修技师,2026,(12):10-11.

[3]郝俊.汽车智能辅助驾驶系统的发展与展望[J].科技与创新,2015,(24):39-40.

刘佳兴

长城汽车股份有限公司