华为海思的多传感器融合技术在自动驾驶领域有以下优势：

环境感知更全面精准

• 多源数据互补：融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等多种传感器数据。激光雷达在天气及光照条件较佳时，可采集丰富的周边环境信息并生成高质量 3D 环境图像；摄像头能采集车辆周边的图像信息，在光线充足时提供详细的视觉信息；毫米波雷达在极端天气或夜晚条件下，可辅助完成环境信息采集及障碍物探测。不同传感器在不同场景下各有优势，数据融合后能实现全场景、全工况、全天候的精准环境感知。
• 提高目标识别能力：例如华为 ADS 3.0 的 GOD 网络，能实现异形障碍物识别，无上限通用障碍物识别率高达 99.9%6。多传感器融合使得车辆对各种形状、材质的障碍物以及道路上的其他车辆、行人、交通标志等目标的识别更加准确和稳定，减少误判和漏判的可能性。

增强系统可靠性和稳定性

• 冗余备份机制：当某个传感器出现故障或受到干扰时，其他传感器可以继续提供信息，保证系统的正常运行。例如在复杂路况下，即使某个摄像头被遮挡，其他传感器和备用系统依然能够保证车辆正常运行，避免事故发生。这种冗余设计提高了整个自动驾驶系统的可靠性和容错能力。
• 数据相互验证：不同传感器的数据可以相互验证，确保数据的真实性和准确性。例如，激光雷达和毫米波雷达都可以测量物体的距离，通过融合两者的数据，可以对距离信息进行验证和校准，提高数据的可信度，从而使系统做出更准确的决策。

提升复杂场景适应能力

• 应对恶劣环境：在雨、雪、雾等恶劣天气以及光线不足或过强等复杂光照条件下，单一传感器的性能可能会受到严重影响，而多传感器融合技术可以综合利用各传感器的优势，降低恶劣环境对感知系统的影响，保证车辆在各种环境下都能可靠地感知周围世界。例如，在夜晚或隧道内，摄像头的视觉效果可能变差，但毫米波雷达和激光雷达仍能正常工作，为车辆提供必要的环境信息。
• 处理复杂路况：对于城市道路中的交叉路口、环岛、施工路段等复杂路况，以及高速公路上的车辆密集、变道频繁等场景，多传感器融合能够更全面地感知道路状况和交通流信息，帮助车辆做出合理的决策，如准确判断交通信号灯状态、识别道路施工标志、预测其他车辆的行驶轨迹等，从而安全、高效地通过复杂路段。

助力智能决策与规划：多传感器融合后提供的丰富、准确的环境信息，为自动驾驶的决策与规划算法提供了坚实的基础。车辆可以根据这些信息更精确地预测本车与其他车辆、行人等在未来一段时间内的运动状态，进行更合理的路径规划和速度控制，例如实现安全的跟车、超车、避让行人等操作，提升自动驾驶的安全性和舒适性。