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自动驾驶多传感器融合的鲁棒性评估方法1

自动驾驶多传感器融合的鲁棒性评估方法

摘要

自动驾驶技术作为人工智能与汽车工业深度融合的产物，正引领着全球交通出行

的革命性变革。多传感器融合系统作为自动驾驶环境感知的核心模块，其鲁棒性直接关

系到自动驾驶车辆的安全性和可靠性。本报告系统性地提出了自动驾驶多传感器融合

鲁棒性的评估方法体系，涵盖了从理论基础到实践应用的完整研究框架。报告首先分析

了当前自动驾驶多传感器融合技术的发展现状与面临的挑战，指出缺乏统一、系统的鲁

棒性评估标准是制约技术发展的关键瓶颈。在此基础上，构建了基于多维度指标体系的

评估框架，包括传感器层、融合层和系统层三个层次的评估指标，并提出了定量与定性

相结合的综合评估方法。报告详细阐述了基于场景库的测试方法、基于故障注入的鲁棒

性测试方法以及基于数据驱动的评估方法，形成了一套完整的评估技术路线。通过仿真

测试与实车测试相结合的实施方案，验证了所提出评估方法的有效性和实用性。研究成

果可为自动驾驶系统的设计优化、安全验证和标准制定提供理论依据和技术支撑，对推

动自动驾驶技术的产业化应用具有重要意义。

引言与背景

自动驾驶技术发展现状

自动驾驶技术经过近十年的快速发展，已从实验室研究阶段逐步走向商业化应用

阶段。根据国际自动机工程师学会(SAE)的分类标准，自动驾驶技术分为L0至L5六

个等级。目前，L2级辅助驾驶技术已在量产车型中广泛普及，L3级有条件自动驾驶技

术开始在特定场景下商业化应用，而L4/L5级高度自动驾驶技术正处于大规模测试和

示范运营阶段。据中国汽车工业协会统计，2022年中国智能网联汽车销量达到700万

辆，同比增长46%，其中具备L2级辅助驾驶功能的车型占比超过40%。预计到2025

年，中国智能网联汽车市场规模将突破万亿元大关，L3级自动驾驶技术将实现规模化

量产。

多传感器融合技术是自动驾驶环境感知的核心，通过整合摄像头、激光雷达、毫米

波雷达、超声波雷达等多种传感器的数据，实现对周围环境的全面、准确感知。不同传

感器具有各自的优势和局限性：摄像头能够提供丰富的纹理和颜色信息，但易受光照和

天气条件影响；激光雷达能够提供精确的三维点云数据，但成本较高且在恶劣天气下性

能下降；毫米波雷达具有良好的穿透性和速度测量能力，但分辨率较低且无法识别物体

类别。多传感器融合技术正是通过互补优势，克服单一传感器的局限性，提高感知系统

的整体性能和鲁棒性。

自动驾驶多传感器融合的鲁棒性评估方法2

多传感器融合技术挑战

尽管多传感器融合技术取得了显著进展，但在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，

传感器标定误差是影响融合效果的关键因素。不同传感器之间存在坐标系转换、时间同

步和空间对齐等问题，标定精度直接影响融合结果的准确性。研究表明，即使经过精密

标定，传感器之间仍可能存在厘米级的定位误差和毫秒级的时间偏差，这在高速行驶场

景下可能导致严重的感知错误。

其次，传感器故障与异常检测是保障系统安全的重要难题。在实际运行过程中，传

感器可能因硬件故障、电磁干扰或环境因素导致数据异常。如何及时检测并隔离故障传

感器，防止错误数据污染融合结果，是提高系统鲁棒性的关键。目前，基于冗余设计和

一致性检查的方法被广泛采用，但如何平衡检测灵敏度与误报率仍需进一步研究。

此外，复杂环境下的感知性能下降也是亟待解决的问题。雨雪雾等恶劣天气、光照

突变、隧道出入口等特殊场景都会对传感器性能产生显著影响。据测试数据显示，在暴

雨条件下，激光雷达的有效探测距离可能减少50%以上，摄像头的目标识别准确率可

能下降30%左右。如何在这些极端条件下保持系统的可靠运行，是多传感器融合技术

面临的重要挑战。

鲁棒性评估的重要性

鲁棒性评估是验证和提升多传感器融合系统可靠性的关键环节。通过系统化的评

估方法，可以全面了解系统在各种条件下的性能表现，识别潜在风险点，指导系统优化

和改进。特别是在自动驾驶安全验证领域，鲁棒性评估是获得上路测试许可和商业化运

营资质的必要条件。

目前，国内外对自动驾驶系统安全验证的要求日益严格。欧盟委员会发布的《自动

驾驶车辆安全认证指南》要求对自动驾驶系统进行全面的鲁棒性测试，包括正常工况、

边界工况和故