目前應(yīng)用于自動(dòng)駕駛感知模塊的傳感器主要有攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)等。攝像頭有著分辨率高、速度快、傳遞的信息豐富、成本低等優(yōu)勢，依賴深度學(xué)習(xí)對復(fù)雜數(shù)據(jù)的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力能極大提高環(huán)境感知的分類能力；毫米波雷達(dá)有著反應(yīng)速度快、操作簡單、無視遮擋等優(yōu)勢，并且能在各種條件下的提供目標(biāo)有效的位置和速度；激光雷達(dá)有著精確的 3D 感知能力、對光線變化不敏感、信息豐富等優(yōu)勢，圖像數(shù)據(jù)無法提供準(zhǔn)確的空間信息、毫米波雷達(dá)擁有極低的分辨率、激光雷達(dá)有著十分昂貴的價(jià)格。同時(shí)，隨著各傳感器性能的提升，單一傳感器帶來了更多的信息，在不丟失有效信息的情況下，提取特征的難度十分巨大。因此，如何高效的處理多傳感器數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行高效的融合是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的任務(wù)。