感知融合的基本逻辑是评估可信度

当多个传感器传回不同的环境信息时，自动驾驶系统不会简单地“少数服从多数”，也不会哪个传感器数据多就听谁的。它的核心思路，是要融合这些信息，构建出一个更靠谱、更完整的环境模型。

现阶段采用的多传感器融合技术，会在算法层面评估每个传感器输出的“可信度”。所谓可信度，是指在当前环境和当前条件下，这个传感器输出结果的可靠程度。在晴朗白天路况清晰的时候，摄像头的图像识别可信度将会更高；在大雾天气里，毫米波雷达的障碍物速度和距离测量会更值得信赖。融合算法根据这种可信度来动态调整每种传感器在环境模型中的权重。

如何去确定这个可信度呢？这个过程不是凭经验规则简单决定，而是通过复杂的数学方法来实现。很多系统会采用统计模型、卡尔曼滤波、贝叶斯推理等方法，把各传感器的测量和不确定性表达成数学概率，然后根据这些概率综合估计目标的状态。统计方法的优点是能够量化传感器不确定性的影响，从而在融合结果中弱化误差较大的数据，并把更可靠的信号放大。

也就是说，在面对传感器之间的“分歧”时，系统是靠算法来评估该信谁，而不是谁声音大就听谁的。一旦某个传感器在特定场景下明显表现失常，融合算法就会自动降低它的权重，甚至暂时把它的数据排除在外。此外，这个权重并不是一成不变的，而是会随着环境变化随时更新，其调整是实时、动态的。

动态权重分配让系统更可靠

动态权重分配是感知融合中的一个核心概念，它解决了传感器在不同场景中表现不一致的问题。所谓动态，就是系统不会给某个传感器一个固定的“优先级”，而是每时每刻会根据环境条件和传感器自身状态重新评估它的数据可靠程度，然后再决定在融合中给予多少“话语权”。

举个例子，晴天、下雨天，对同一片道路，摄像头的表现不会一样。在晴天，摄像头的视觉信息清晰，它对车道线、标志牌、行人颜色形态等有丰富信息，因此这种场景下它的数据可能有较高的权重。但在大雨中，镜头可能因为水滴遮挡视线而出现噪声，此时系统会主动将摄像头的权重降低，让激光雷达或毫米波雷达的数据主导判断。权重是系统根据传感器状态自动调整的，它无法人为定义。

动态权重的实现可以是基于经验规则，也可以是通过机器学习模型。在经验规则方式下，基于事先定义好的规则，可以确定在哪些环境条件下应该降低哪些传感器权重，这种方法可靠但灵活性有限。

现阶段，系统通过大量训练样本学习判断哪些场景下哪些传感器更可信，这种方法能适应更加复杂和细微的环境变化。动态权重的核心在于，它让系统具备了感知策略的灵活调整能力，避免了对某一个传感器的盲目依赖，从而大大提高了整体的鲁棒性。经过动态权重调整的融合系统更容易在复杂现实条件下保持可靠的感知结果。

为什么这些滤波方法可以实现不同传感器的信息融合

因为它们本质上都在做同一件事：把“运动模型提供的先验信息”和“各传感器观测提供的似然信息”按不确定度合成为同一个状态的后验估计，这在概率论里就是贝叶斯融合。

它们之所以能“融合”，不是因为传感器被硬拼在一起，而是因为：都把多传感器观测当作对同一状态的概率约束，并用不确定度把这些约束合成一个最可信的估计。