Python驱动自动驾驶的“多眼”——打造高效传感器融合框架的实战思考

最近，自动驾驶行业火得不行，背后支撑它的技术，远不止车载摄像头那么简单。真正让车“看懂”世界的，是多种传感器数据的“融合”，包括雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、惯性测量单元（IMU）等等。
而如何将这些异构数据无缝整合，成为自动驾驶系统里最“有温度”的那道难题。

今天咱们就用Python聊聊自动驾驶里最核心的技术之一：传感器融合（Sensor Fusion）框架构建。不仅讲技术，咱还聊聊实际场景中的坑与经验。

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一、为啥要做传感器融合？

单一传感器往往存在缺陷：

• 摄像头：画面丰富，但受光照、雨雪影响大。
• 雷达：对障碍物距离测量精准，能穿透烟雾，但分辨率低，细节少。
• 激光雷达（LiDAR）：点云精准，三维空间感知强，但成本高，数据量大。
• IMU：姿态和加