Python驅動自動駕駛的“多眼”——打造高效傳感器融合框架的實戰思考

最近，自動駕駛行業火得不行，背后支撐它的技術，遠不止車載攝像頭那么簡單。真正讓車“看懂”世界的，是多種傳感器數據的“融合”，包括雷達、激光雷達（LiDAR）、攝像頭、慣性測量單元（IMU）等等。
而如何將這些異構數據無縫整合，成為自動駕駛系統里最“有溫度”的那道難題。

今天咱們就用Python聊聊自動駕駛里最核心的技術之一：傳感器融合（Sensor Fusion）框架構建。不僅講技術，咱還聊聊實際場景中的坑與經驗。

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一、為啥要做傳感器融合？

單一傳感器往往存在缺陷：

• 攝像頭：畫面豐富，但受光照、雨雪影響大。
• 雷達：對障礙物距離測量精準，能穿透煙霧，但分辨率低，細節少。
• 激光雷達（LiDAR）：點云精準，三維空間感知強，但成本高，數據量大。
• IMU：姿態和加