Pony.ai在多传感器感知上积累了很多的经验，尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试。我们有不同的传感器配置，以及不同的场景，对多传感器融合的一些新的挑战，有了更深刻的认识，今天把这些经验，总结一下，分享给大家，与大家一起讨论。
本次分享分为三部分：
- 为什么需要多传感器融合？
- 传感器融合的一些先决条件
- 如何做传感器融合？
为什么需要多传感器融合？
首先，单一传感器在自动驾驶中，都有各自的挑战，所以先了解下常用的传感器的挑战是什么：
1. Camera data
照相机数据遇到的挑战：
① 没有深度信息。
② 视场角有限，以卡车的传感器配置来说，需要比较多的摄像头，这里用到了6个摄像头覆盖了270°的视场角。