[首發于智駕最前沿微信公眾號]在自動駕駛系統中，傳感器感知層的可靠性直接關系到車輛的安全與行駛效率。激光雷達（LiDAR）和攝像頭（Camera）是當前自動駕駛平臺上最常見的兩種感知設備。它們各自擁有不同的工作原理和優勢，也存在各自的局限性。最近有位小伙伴在文章留言區提了這么一個問題，那就是當兩者在同一場景下出現感知結果不一致甚至相互沖突時，系統究竟應該“信任”哪一方的數據。非常感謝這位小伙伴的留言，今天智駕最前沿就和大家來聊聊這個話題。

是否會沖突？

在聊應該以哪個為準前，我們要先知道，激光雷達與車載攝像頭是否會出現感知沖突的情況。可以明確的是，感知沖突一定會發生！激光雷達與攝像頭常常會因為各自工作原理與環境適應性的差異而產生感知沖突。換言之，它們在同一時刻對同一目標給出的信息并非總是完全一致，而是有可能出現無法同步或判斷不一致的情況。這種沖突并不意味著系統故障或安全失控，而是多傳感器組合在面對復雜、動態的外界條件時，必然會遇到的信息“矛盾”。

夜間行駛時，攝像頭受限于可見光照度，圖像噪聲明顯增多，細節丟失嚴重，往往難以識別遠處障礙物或車道線；與此同時，激光雷達仍能穩定地通過發射激光脈沖獲取三維距離數據，準確繪制周圍環境的空間結構。相反在雨天或積水路面上，激光雷達的激光信號可能被水面反射或散射而產生虛假點云，誤將水面或遠處的反光物當作障礙物；而攝像頭則憑借影像的明暗與紋理差異，更容易區分水面與實體障礙。這兩類極端場景都說明，單一傳感器在不同環境下的性能會出現較大波動，由此產生的沖突在所難免。

除了天氣與光照的影響，傳感器采樣的時間同步與空間標定也會造成沖突。激光雷達與攝像頭如果在采樣時刻存在毫秒級別的偏差，或者在安裝標定時的外參精度不夠，投影到同一個坐標系后就會出現“位移”現象，使得系統認為它們檢測到的是不同的物體。再加上車輛行駛速度越高，時間同步與空間對齊的誤差就越容易被放大，從而進一步加劇了感知結果的不一致。

更為復雜的是遮擋與視角差異帶來的沖突。某些目標在攝像頭視野中可能被車輛A柱、側鏡或泥點部分遮擋，而激光雷達的點云卻能繞過這些小障礙物無損捕捉目標輪廓；反之，如果目標表面具有高度吸光或透明特性，激光雷達回包信號微弱甚至丟失，這時攝像頭的影像識別反而更加可靠。正是這類角度與材質上的差異，使得多傳感器感知結果天然存在不一致。

應以哪個為準？

在聊應該以哪個為準前，需要先了解激光雷達和攝像頭在感知方式上的根本差異。激光雷達通過激光脈沖測量與周圍物體之間的距離，能夠直接獲得高精度的三維點云數據，對物體的空間位置和形狀進行準確建模；而攝像頭則是以可見光為媒介，根據捕捉到的圖像信息，通過圖像處理和神經網絡算法來識別物體類別、車道線、交通標志等。簡而言之，激光雷達擅長“量化”空間結構，攝像頭擅長“識別”外觀特征。

但任何一種傳感器都不可能在所有環境條件下都保持完美性能。正如前文所述，激光雷達在遇到強反射面（如雨刷上的水膜、路面積水）或鏡面玻璃時，可能會產生強烈的多路徑反射，導致部分點云“跳點”或丟失；在強烈塵霧或大雪天氣中，激光脈沖被氣溶膠散射，使得探測距離和精度急劇下降。相對而言，攝像頭在弱光甚至近乎漆黑的環境中，圖像信噪比大幅降低，目標識別容易發生誤檢或漏檢；遇到直射陽光或逆光照明時，影像會出現眩光和高反差區，也會嚴重影響算法對車道線和前方車輛的檢測能力。

現階段，多傳感器融合（Sensor Fusion）技術被廣泛應用，以期綜合各方優勢、彌補各自短板。當激光雷達和攝像頭輸出相互矛盾的信息時，融合算法需要在最短時間內做出“裁決”。常用的策略之一是基于置信度（Confidence）的加權融合，系統會為每一種傳感器在當前環境下的感知結果計算一個可信度分值，根據該分值動態調整對各自數據的信任程度。比如在夜間或隧道內行駛時，攝像頭的置信度會下降，而激光雷達的相對穩定性提升；在細小目標（如遠處行人）的檢測上，如果雷達點云稀疏，攝像頭識別更可靠，其置信度會相應提高。

除了置信度加權之外，更高級的融合框架還會引入貝葉斯濾波、卡爾曼濾波等概率推理方法，將激光雷達和攝像頭分別獲得的測量值看作“觀測”，在時間序列上進行平滑和預測，從而在感知結果產生偏差時，通過前一時刻和后續信息對沖突進行平滑化處理。這樣既避免了突然拋棄某一傳感器的所有數據，也提高了對動態目標跟蹤的魯棒性。

在具體實施時，系統架構往往分為“低層融合”和“高層融合”。低層融合通常發生在傳感器原始數據階段，將圖像與點云投影到統一坐標系后進行像素或點級別的匹配；高層融合則在物體檢測結果或語義分割之后，將兩個來源的檢測框、分類標簽和軌跡信息合并，以獲得更高層次的認知。沖突判斷往往在高層融合階段進行，若兩個檢測結果在空間位置、速度或類別判斷上出現顯著差異，系統會觸發沖突處理模塊，進一步依據預設規則或學習模型進行最終判斷。

再回到“當沖突發生時，應該以哪個數據為準”這個問題，其實并不存在“一刀切”的答案，而是要結合當時的環境條件和車輛當前的行駛狀態。比如，當系統檢測到前方是低反光或鏡面材質的障礙物時，激光雷達的點云可能會產生明顯畸變或空洞，此時就應更倚重攝像頭的識別結果；而當前方處于夜間、強霧或強光環境中，攝像頭的可用信息急劇減少，則應更多依賴激光雷達的距離測量。

為了保障安全，還需在自動駕駛系統設計中納入“傳感器健康監測”機制。該機制實時評估各傳感器的數據質量，當發現某傳感器持續輸出異常信息或置信度長期偏低時，車輛會自動進入“降級模式”或“安全停車模式”，并在必要時發出警告提示，要求人工接管。這樣既避免了在感知沖突時因誤選而帶來重大風險，也為整個自動駕駛平臺的容錯設計提供了最后一道防線。

除了技術層面的融合策略，在硬件配置時還要關注傳感器的布局、校準和同步。LiDAR與攝像頭之間的外參（位置和姿態關系）必須精確標定，否則即便融合算法再先進，也無法解決因為坐標映射不一致帶來的固有偏差。此外，時間同步也至關重要，只有保證兩者的采樣時刻相差在毫秒級別，才能在高速行駛時避免因時間戳錯位造成的物體“漂移”現象。

在未來的自動駕駛系統中，隨著毫米波雷達、超聲波傳感器、慣性測量單元（IMU）等更多形式的傳感器加入，感知平臺將更加多元。但激光雷達與攝像頭依然會是核心組合，如何在沖突時做出最優抉擇，也將持續成為研究熱點。相信隨著深度學習與優化算法的不斷進步，以及在大規模道路測試中積累的經驗，融合層面的智能化水平會日益提升，從而為自動駕駛安全保駕護航。

最后的話

當激光雷達與攝像頭感知出現沖突時，并不能簡單地以某一方數據“絕對為準”，而應采用動態置信度加權、多層級概率融合、傳感器健康監測等手段，結合當前環境與運行狀態，做出最合理的決策。只有在系統設計之初就充分考慮各傳感器的特性與局限，嚴格執行標定與同步，并構建完善的沖突處理邏輯，才能在千變萬化的道路場景中，最大程度地保障自動駕駛車輛的安全與可靠。

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