激光雷达与纯视觉之争 这个争论已经存在很久了，但是其实没有几个专业的解答。 专业的方法，应该从功能安全（Functional Safety）的角度进行分析。自动驾驶系统采用激光雷达（LiDAR）+视觉（摄像头）的多传感器融合方案具有显著的合理性。这一组合能够通过互补优势满足ISO 26262等标准对安全性、冗余性和故障容错的核心要求。以下是具体分析： 功能安全的核心要求与传感器冗余 功能安全的核心目标是避免因系统故障或性能局限导致不可接受的风险（如车辆失控）。为此，ISO 26262强调： -冗余性（Redundancy）：关键功能需通过独立的冗余路径实现，避免单点失效。 - 多样性（Diversity）：不同传感器或算法的失效模式应相互独立，避免共因故障（Common Cause Failures）。 - 故障检测与容错（Fault Detection & Tolerance）：系统需实时检测故障并切换至安全状态。 ISO 26262要求根据危害程度分配汽车安全完整性等级（ASIL）。自动驾驶的感知系统通常需达到ASIL D级，而单一传感器难以满足： - 激光雷达单独使用：无法识别交通灯颜色（ASIL D要求）。 - 视觉单独使用：深度估计误差可能导致碰撞风险（ASIL D未满足）。 - 融合方案：通过交叉验证（如激光雷达的3D点云与视觉的2D检测对齐），可显著降低系统性错误，满足更高ASIL要求。 激光雷达与视觉的互补性完美契合这些要求： - 激光雷达：提供高精度距离和三维结构信息，不受光照影响，但分辨率低、易受天气（如大雨）干扰。 - 视觉摄像头：提供丰富的纹理和语义信息（如交通标志、颜色），但依赖光照条件，深度估计存在不确定性。 两者的异构冗余确保了在单一传感器失效时，系统仍能通过另一传感器维持基本功能。 图6是本人的功能安全工程师证书，花了几万元参加培训，通过考试才拿到的，当时全国只有一千多人有这个证书。 智能驾驶能力 激光雷达 纯视觉辅助驾驶是否靠谱?
