摘要
随着智能交通系统的快速发展，车辆自动驾驶技术已成为当前研究的热点领域，而传感器融合技术作为其核心组成部分，对提升自动驾驶系统的感知能力和决策水平具有重要意义。本研究旨在探讨多源传感器数据融合在自动驾驶系统中的应用，通过结合激光雷达、摄像头和毫米波雷达等传感器的优势，构建一种高效、可靠的融合算法框架。研究采用基于深度学习的特征级融合方法，将不同传感器采集的数据进行预处理后输入至卷积神经网络中提取特征，并通过注意力机制优化特征权重分配，从而实现对复杂交通场景的精准识别与理解。实验结果表明，该融合算法能够显著提高目标检测的准确率和鲁棒性，在多种天气条件和光照环境下均表现出优异性能。此外，本研究提出的轻量化模型设计有效降低了计算资源消耗，为实际部署提供了可行性支持。总体而言，本研究不仅深化了对传感器融合技术的理解，还为未来自动驾驶系统的开发提供了新的思路和技术参考。
关键词：传感器融合；自动驾驶；深度学习
Abstract
With the rapid development of intelligent transportation systems, vehicle autonomous driving technology has become a hotspot in current research. As a core component, sensor fusion technology plays a significant role in enhancing the perception capabilities and decision-making levels of autonomous driving systems. This study focuses on the application of multi-source sensor data fusion in autonomous driving systems, aiming to construct an efficient and reliable fusion algorithm fr amework by leveraging the advantages of LiDAR, cameras, and millimeter-wave radars. A feature-level fusion method based on deep learning is employed, where preprocessed data from different sensors are input into a convolutional neural network for feature extraction. Subsequently, an attention mechanism is utilized to optimize the allocation of feature weights, enabling precise recognition and understanding of complex traffic scenarios. Experimental results demonstrate that the proposed fusion algorithm significantly improves the accuracy and robustness of ob ject detection, exhibiting superior performance under various weather conditions and lighting environments. Moreover, the lightweight model design proposed in this study effectively reduces computational resource consumption, providing feasible support for practical deployment. Overall, this research not only deepens the understanding of sensor fusion technology but also offers new insights and technical references for the future development of autonomous driving systems.
Keywords：Sensor Fusion; Autonomous Driving; Deep Learning
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 自动驾驶与传感器融合的背景意义 1
(二) 传感器融合技术的研究现状分析 1
(三) 本文研究方法与技术路线 2
二、传感器融合技术的基础理论 2
(一) 传感器融合的基本概念与分类 2
(二) 常见传感器的工作原理与特性 3
(三) 融合算法的核心理论框架 3
(四) 数据同步与校准的关键问题 4
三、传感器融合在环境感知中的应用 4
(一) 环境感知的需求与挑战 4
(二) 多源数据融合的实现方式 5
(三) 典型场景下的融合效果评估 5
(四) 融合技术对感知精度的影响 6
四、传感器融合系统的优化与改进 7
(一) 系统架构设计与性能优化 7
(二) 实时性与鲁棒性的提升策略 7
(三) 融合算法的复杂度分析与改进 8
(四) 面向实际应用的系统验证与测试 8
结 论 10
参考文献 11
随着智能交通系统的快速发展，车辆自动驾驶技术已成为当前研究的热点领域，而传感器融合技术作为其核心组成部分，对提升自动驾驶系统的感知能力和决策水平具有重要意义。本研究旨在探讨多源传感器数据融合在自动驾驶系统中的应用，通过结合激光雷达、摄像头和毫米波雷达等传感器的优势，构建一种高效、可靠的融合算法框架。研究采用基于深度学习的特征级融合方法，将不同传感器采集的数据进行预处理后输入至卷积神经网络中提取特征，并通过注意力机制优化特征权重分配，从而实现对复杂交通场景的精准识别与理解。实验结果表明，该融合算法能够显著提高目标检测的准确率和鲁棒性，在多种天气条件和光照环境下均表现出优异性能。此外，本研究提出的轻量化模型设计有效降低了计算资源消耗，为实际部署提供了可行性支持。总体而言，本研究不仅深化了对传感器融合技术的理解，还为未来自动驾驶系统的开发提供了新的思路和技术参考。
关键词：传感器融合；自动驾驶；深度学习
Abstract
With the rapid development of intelligent transportation systems, vehicle autonomous driving technology has become a hotspot in current research. As a core component, sensor fusion technology plays a significant role in enhancing the perception capabilities and decision-making levels of autonomous driving systems. This study focuses on the application of multi-source sensor data fusion in autonomous driving systems, aiming to construct an efficient and reliable fusion algorithm fr amework by leveraging the advantages of LiDAR, cameras, and millimeter-wave radars. A feature-level fusion method based on deep learning is employed, where preprocessed data from different sensors are input into a convolutional neural network for feature extraction. Subsequently, an attention mechanism is utilized to optimize the allocation of feature weights, enabling precise recognition and understanding of complex traffic scenarios. Experimental results demonstrate that the proposed fusion algorithm significantly improves the accuracy and robustness of ob ject detection, exhibiting superior performance under various weather conditions and lighting environments. Moreover, the lightweight model design proposed in this study effectively reduces computational resource consumption, providing feasible support for practical deployment. Overall, this research not only deepens the understanding of sensor fusion technology but also offers new insights and technical references for the future development of autonomous driving systems.
Keywords：Sensor Fusion; Autonomous Driving; Deep Learning
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 自动驾驶与传感器融合的背景意义 1
(二) 传感器融合技术的研究现状分析 1
(三) 本文研究方法与技术路线 2
二、传感器融合技术的基础理论 2
(一) 传感器融合的基本概念与分类 2
(二) 常见传感器的工作原理与特性 3
(三) 融合算法的核心理论框架 3
(四) 数据同步与校准的关键问题 4
三、传感器融合在环境感知中的应用 4
(一) 环境感知的需求与挑战 4
(二) 多源数据融合的实现方式 5
(三) 典型场景下的融合效果评估 5
(四) 融合技术对感知精度的影响 6
四、传感器融合系统的优化与改进 7
(一) 系统架构设计与性能优化 7
(二) 实时性与鲁棒性的提升策略 7
(三) 融合算法的复杂度分析与改进 8
(四) 面向实际应用的系统验证与测试 8
结 论 10
参考文献 11
