随着有越来越多汽车厂商开始将不同的传感器整合到先进驾驶辅助系统(ADAS)/自动驾驶车辆，他们通常都会认同「传感器融合(sensor fusion)」是高度自动驾驶安全性的关键。

近年来，多起备受瞩目的道路交通伤亡事故发生根据数据统计表明，完全自动驾驶汽车的技术还远不成熟。加上“对新事物的恐惧”，种种负面新闻的影响，以及对自动驾驶汽车缺乏理解，人们确实仍较难拥抱全自动驾驶。

许多汽车都有多种不同基于ADAS的传感器，如雷达，照相机，激光雷达或超声波。这些传感器中的每一个都执行特定的功能，每种探测技术都各有其擅长的探测类型。

由于世界各国的汽车安全标准、汽车电子化水平不断提高以及人们对驾驶安全需求不断增长，具备主动安全技术的ADAS系统呈现快速发展的势头。传感器技术是汽车电子的关键核心技术之一，各种传感器技术的创新发展为主动安全提供了技术可行性。

为了降低汽车事故发生的可能性，汽车制造商、汽车供应商、政府、学术界甚至非汽车技术供应商都在联合开发先进的驾驶员辅助系统（ADAS），目标是最终能够开发出自动驾驶车辆。

概述今天要介绍的是一款极其常见的传感器——超声波雷达。如果你觉得超声波雷达有些陌生，那么它还有一个更通俗的名字——倒车雷达。在倒车入库，慢慢挪动车子的过程中，在驾驶室内能听到”滴滴滴“的声音，这些声音就是根据超声波雷达的检测距离给司机的反馈...

前方一辆汽车从右边进入了自车的车道，雷达和相机传感器识别到了前车，并已确认。为了安全起见，自车必须估算与出前方车辆的相对距离w.r.t.，如果距离小于允许的距离，则自车必须拉开距离，并保持安全距离直至完全停车。

过去一段时间，我们看到了一批又一批的智能驾驶公司涌现，也看到了少则几十亿多则百亿级的投入。资金是智能驾驶战场上最重要的子弹，谁钱多谁跑得快或者活的久几乎成了铁律。那么，这些钱都去哪里了？

关于这个L2-3的中间产品，其具体功能并没有明确的定义，各家车厂都会提出自己的产品需求。

自动驾驶感知和定位中的传感器融合成了无人驾驶领域的趋势，融合按照实现原理分为硬件层的融合, 如传感器厂商利用传感器的底层数据进行融合；数据层融合, 利用传感器各种得到的后期数据，即每个传感器各自独立生成目标数据，再由主处理器进行融合这些特征...