汽車電控系統中多傳感器信息融合技術的應用

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）08-0149-03

【Abstract】With therapidadvancementof inteligent technology intheautomotive industry，therequirements for environmentalperceptionoperationalcontrol，andsafetyresponseinautomotiveelectroniccontrolsystemshavebecome more stringent.Thispaperdelvesintothefundamentalprinciplesandkeyalgorithmsof multi-sensor fusion，analyzingits typicalaplicationsinautomotiveelectroniccontrolsystems，suchasenginecontrol，brakingsystems，and inteigent driving assistance systems.Itfocuseson how fusion strategiescanenhance control performance.Additionaly，itexplores thefuturetrendsof technology，lookingahead tothepotentialforfusion technologyinautonomousdrivingand V2X collaboration，iming toprovidetheoreticalsupportandpracticalreferencesforthedesignandintegrationofintelligent vehicle control systems.

【Key words】automotive electronic control system；multi-sensor fusion；information processing；intellgent control；driver assistance system

1多傳感器信息融合的原理與關鍵技術框架

1.1融合的技術邏輯與系統結構

多傳感器信息融合技術的本質在于將多個傳感器采集的異構數據在時間、空間和信息維度上進行有效集成，從而形成更高精度、更強魯棒性的信息輸出。在汽車電控系統中，傳感器融合一般遵循三層架構：數據層融合、特征層融合與決策層融合。數據層融合指在原始的測量數據基礎上進行處理，如對加速度傳感器、陀螺儀等輸出的模擬或數字信號進行時間同步與空間對齊，并采用加權平均、互補濾波等算法進行粗融合。特征層融合則側重于從各類傳感器數據中提取關鍵特征（如邊緣信息、速度變化率、目標識別標簽等），并進行特征級合并。決策層融合則在每類傳感器做出初步判斷后，通過決策邏輯形成全局最優判斷結果，用于驅動控制器或安全響應模塊。此外，多傳感器融合系統還依賴于精確的時鐘同步機制、高效的數據通信架構以及容錯控制機制，確保各類異構傳感器在不同采樣率和通信協議下的數據能夠在同一融合框架中進行整合。

1.2核心融合算法模型解析

融合算法的選型與自標場景密切相關，不同融合層級對算法的實時性、精度與計算復雜度有不同要求。在汽車電控系統中，最常見的融合算法及其核心特征見表1。這些算法的實際應用，需綜合考量融合精度、計算效率、硬件資源及系統容錯性等因素。例如，在車輛動態控制中，必須優先保障算法的實時性與穩定性；而在智能識別模塊中，則可適當增加算法復雜度以提升融合結果的表達力。

2汽車電控系統中的典型融合技術應用場景

2.1 動力總成系統的融合控制應用

為精準控制發動機、變速器及尾氣處理系統，需融合節氣門位置、進氣壓力、冷卻液溫度、空氣流量、爆震、曲軸（或凸輪軸）位置及氧傳感器等多類關鍵信號。

1）發動機空燃比控制的多源數據融合策略：以燃油噴射控制為例，空燃比精度直接影響效率與排放。單一依賴空氣流量計或氧傳感器易產生延遲與誤差，采用多源融合后，可通過卡爾曼濾波或擴展卡爾曼濾波模型動態優化噴油脈寬，實現閉環自適應修正。系統能實時比對預估燃燒效率與實際氧濃度，動態調整噴油策略，最大限度降低燃油消耗與碳氫排放。

表1核心融合算法模型比較

2）變速器系統中融合模型驅動的換擋優化控制：變速器控制中，基于傳感器融合的換擋邏輯至關重要。自動變速器需實時獲取發動機負荷、車速、油門開度、轉速差、離合器狀態等參數，融合加速度計和陀螺儀數據建模，預測駕駛員意圖與路況，實現最優換擋控制。在CVT控制系統中，多傳感器協同是帶輪比精確調節與動態響應優化的關鍵。圖1顯示了輸入轉速傳感器、液壓壓力傳感器與加速度計等在融合控制邏輯中的協作流程。

2.2 底盤與制動系統中的融合應用

隨著主動安全需求日益提升，底盤控制系統正從單一反饋控制向多傳感器融合驅動的智能控制系統演進。

1ABS系統中輪速與制動信號融合機制。防抱死制動系統ABS需實時采集各車輪輪速信號，協同車速傳感器、制動壓力傳感器信息，計算滑移率并動態調整液壓控制器響應頻率。為避免傳感器誤報或單點失效引發誤觸發，可引入冗余結構，融合橫擺角速度、加速度計與陀螺儀信息，實現滑移率高精度估算。融合后的系統能在極端制動時更快響應，提升制動距離控制的穩定性與一致性。

2）ESC系統中的多傳感器姿態估算模型。在電子穩定程序ESC系統中，傳感器融合技術更為關鍵。ESC通過檢測車輛的橫向加速度、偏航角速度、轉向盤轉角與實際行駛路徑之間的偏差，判斷是否出現轉向過度或轉向不足。在此過程中，融合輪速傳感器、慣性測量單元IMU與車載陀螺儀的動態數據，是實現實時姿態識別與力矩分配的前提。

3）主動懸架系統中垂向控制的融合策略。主動懸架系統通過融合車身加速度、減振筒位移、簧下質量變化等多點信息，動態調節懸架剛度與阻尼系數。融合策略可采用模糊邏輯控制或預測性控制模型，實現不同載荷與道路狀態下平順性、舒適性與操穩性的三重優化。當前高端車輛普遍配置中央底盤控制器作為多傳感器融合處理核心節點，負責接收、計算與下發控制指令，實現橫、縱、垂向力協同控制，全面提升車輛動態穩定性能。

2.3 智能輔助駕駛系統中的融合策略

圖1CVT變速控制中多傳感器協同結構圖

3）尾氣后處理系統的融合控制與排放優化：尾氣后處理系統（如三元催化器或SCR系統）需融合溫度、NO及氧傳感器信號，精準建模與控制催化器工作溫區及排放水平，確保達標。融合處理可顯著降低單傳感器漂移導致的排放偏差，提升SCR尿素噴射時機控制精度。

智能輔助駕駛系統（Advanced DriverAssistanceSystems，ADAS）是現代智能汽車技術發展的重要組成部分，其關鍵功能如自適應巡航控制（AdaptiveCruiseControl，ACC）、車道保持輔助（LaneKeepingAssist，LKA）、前向碰撞預警（Forward CollisionWarning，FCW）、自動緊急制動（Autonomous Emergency Braking，AEB）等，都需依賴多模態傳感器協同工作才能實現安全、準確的環境感知與駕駛輔助[3]。

1）環境感知層的多模態傳感器互補機制。在環境感知層，攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達與激光雷達（LiDAR）構成了ADAS的感知四大件，如圖2所示。其中攝像頭圖像識別能力突出，適用于車道線檢測、交通標志識別及目標分類；毫米波雷達對速度和距離變化敏感，可穿透雨霧，適用于障礙物測距與跟車場景；LiDAR憑借高精度點云能力，能提供精準空間建模信息。多傳感器融合實現了優勢互補。例如雨霧天氣下，攝像頭識別能力下降，毫米波雷達仍能穩定測距，融合算法通過加權置信度模型自動調整主導傳感器權重，保障系統穩定性。

圖2ADAS環境感知中的多模態傳感器融合示意圖

2）融合驅動下的主動安全功能精準識別機制。在ADAS中，感知數據融合不僅用于物體識別，更影響駕駛決策與控制執行。以AEB系統為例，系統需在短時間內判斷前方障礙物性質、距離與自身速度關系，并決策是否執行緊急制動。若僅依賴單一傳感器，誤報警率較高；通過融合攝像頭目標識別、雷達測距與IMU加速度數據，可形成精度更高的危險評估模型，顯著降低誤觸發概率，提升系統可靠性。

3）駕駛員狀態感知與艙內融合應用。多傳感器融合技術正延伸至車內場景，如駕駛員狀態監測（DriverMonitoringSystem，DMS）艙內環境智能調控等。例如，通過融合駕駛員視線追蹤、心率檢測、疲勞識別與座艙溫濕度數據，系統可主動調整空調參數或發出報警，構建更具人因感知能力的智能座艙系統。

3多傳感器融合在未來汽車系統中的拓展應用

3.1融合技術在自動駕駛系統中的演進趨勢

隨著L3及以上級別自動駕駛技術的發展，車輛對環境感知的精度和動態響應能力提出了更高要求。多傳感器融合技術已從傳統的單點控制邏輯逐步演化為面向全場景、全維度的感知與決策協同框架。特別是在高速公路自動駕駛、城市自動泊車及復雜交互場景中，系統需融合來自攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、IMU、超聲波、GPS、地圖模塊等多種傳感器數據，構建完整的360度環境模型。

自動駕駛感知系統通常采用多層級融合策略，底層以傳感器時間同步與空間配準為主，中層側重于特征提取與語義標簽融合，高層則基于概率模型或深度神經網絡進行行為預測與路徑規劃。典型如Mobileye、NVIDIADRIVE等平臺，均集成多傳感器融合中間件，并結合車載高性能芯片（如 _0rin-X 實現毫秒級數據處理。例如，在L4級自動駕駛中，車輛需在沒有駕駛員介人的前提下感知并應對突發狀況，如行人突然橫穿、障礙物遮擋、路面濕滑等。此時，融合雷達對速度變化的靈敏識別與激光雷達對空間結構的細致感知，將遠優于單一傳感器的判斷能力。同時，結合慣性導航系統（InertialNavigationSystem，IMU）和高精度GPS進行定位融合，可確保系統在隧道、高架等衛星信號弱環境下仍具備穩定導航能力。

3.2融合應用的邊界擴展與技術集成方向

未來多傳感器融合將突破車載系統邊界，融入車-路-云-人協同的V2X架構，構建更廣義的環境感知體系。V2X技術借助C-V2X、DSRC等無線通信，獲取其他車輛、道路設施、行人設備的外部信息，彌補車載傳感器在視距遮擋、反應延遲上的不足。融合模型需納入信道延遲、數據可靠性及置信度等新變量，結合車載結果聯合建模，實現跨系統協同。人工智能推動融合算法向深度自適應發展，基于圖神經網絡（GraphNeuralNetwork，GNN）、注意力機制與Transformer架構的算法正替代傳統濾波器，學習與泛化能力更強。

在硬件方面，新一代SoC芯片為高密度融合奠基，集成AI推理、圖像處理等功能的異構架構成主流。地平線征程、NVIDIA 0rin 等車規級處理器，既滿足計算需求，又提升系統安全性與可擴展性。

綜上所述，未來多傳感器信息融合將朝著“高精度感知 + 高維度交互 + 高可靠協同\"的方向演進，不僅是智能汽車系統架構升級的重要基礎，也將成為實現智慧出行生態閉環的關鍵技術節點。

4結束語

多傳感器信息融合技術在汽車電控系統中的深入應用，顯著提升了車輛的環境感知能力、控制精度與系統魯棒性，已成為智能化發展趨勢下的關鍵支撐手段。通過在動力總成、底盤控制和智能輔助駕駛系統中的廣泛實踐，融合技術有效解決了單一傳感器誤差大、環境適應性弱的問題。面向未來，融合策略將進一步向深度智能、自主學習與跨域協同方向演進，為構建更安全、高效與智能的汽車控制系統提供堅實基礎。

參考文獻

[1]李琨.基于多源融合的智能網聯汽車環境感知系統優化路徑[J].專用汽車，2025（4）：81-83.

[2]李周達，查云飛.智能汽車多源融合環境感知系統綜述[J]汽車文摘，2025（4）：1-11.

[3]范華，張亞杰.智能網聯汽車ADAS標定技術優化路徑探析[J].汽車測試報告，2025（7）：25-27.

[4]徐志斌.汽車智能檢測中的多傳感器融合技術演進與趨勢分析[J].時代汽車，2025（7）：154-156.

（編輯楊凱麟）