Sensor Fusion

传感器融合会组合多个传感器的测量数据，从而比任何单一传感器更准确、更全面、更可靠地理解环境。在计算机视觉中，这通常意味着将摄像头图像与 LiDAR、雷达、GPS、麦克风或惯性测量单元融合。更广泛的传感器融合概念通过平衡互补优势来支持自主机器，例如摄像头可以捕捉色彩和语义细节，而雷达则能在能见度不佳时可靠地测量距离和速度。

传感器融合的工作原理#

融合流水线首先对传感器读数进行同步，将其转换到共享坐标系中，并估计每项测量的不确定性。随后，它会在以下三个层次之一整合信息：

• 早期融合在处理前合并原始输入，能够保留细节，但需要精确对齐。
• 特征级融合是在特征提取之后组合学习到的表示。近期的 RCBEVDet 雷达—摄像头融合和 GAFusion LiDAR—摄像头融合等系统使用鸟瞰视图特征和注意力来对齐不同模态。
• 后期融合合并目标检测框、深度估计或类别概率等输出。这种方法具有模块化优势，即使一个传感器发生故障，系统也能继续运行。

传统状态估计方法包括 Kalman 滤波器和扩展 Kalman 滤波器。现代深度学习系统越来越多地通过学习自适应权重，降低不可靠传感器的影响。

实际应用#

• 自动驾驶车辆：摄像头识别行人和交通标志，LiDAR 提供 3D 几何信息，雷达估计运动状态。2026 年 2 月，Waymo 表示其第六代 Waymo Driver使用了基于机器学习的摄像头、LiDAR、雷达和音频输入融合，为恶劣天气下的运行提供冗余。
• 机器人：移动机器人会融合摄像头、轮编码器、IMU 和测距数据以进行导航。将感知与视觉 SLAM相结合，有助于机器人在绘制动态环境地图的同时确定自身位置。
• 工业视觉系统：工厂会结合 RGB、热成像、振动和深度传感器，以检测普通图像中可能无法发现的缺陷或设备故障。

使用 Ultralytics YOLO 进行传感器融合#

Ultralytics YOLO26可以作为融合系统中的摄像头感知分支。此示例生成检测结果，以便与同步的雷达或深度测量值相关联：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
result = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")[0]

for box in result.boxes:
    label = result.names[int(box.cls)]
    print(label, box.xyxy[0].tolist(), box.conf.item())

对于视频，YOLO 跟踪模式可以在融合测距或运动估计结果之前保持目标身份。

当前研究与最佳实践#

2024—2026 年的研究强调了适应天气的融合、鸟瞰视图表示、时间上下文和优雅降级。近期研究探索了恶劣天气下的 LiDAR 与 4D 雷达融合、传感器自适应融合，以及对过期或延迟传感器数据的鲁棒性。

最佳实践包括精确的空间标定、硬件时间戳、考虑不确定性的加权、传感器失效测试，以及在不同天气和光照条件下进行验证。时间同步和一致的传感器配置至关重要，而 MSU-4S等数据集则支持跨季节测试。

传感器融合不同于主要负责将传感器连接到系统的传感器集成，也不同于可能会合并文本等非传感器输入的多模态学习。团队可以使用 Ultralytics Platform标注视觉数据、训练模型、部署感知组件，并将这些组件纳入更大型的融合流水线中进行监控。