带多光谱合路器的LED前照灯型号，用于同轴融合光学光、LiDAR（红色）和雷达光束（绿色），旨在为下一代驾驶员辅助系统实现节省空间的传感器集成。来源：Fraunhofer FHR

人们用他们的眼睛和耳朵来捕捉涉及潜在危险的交通情况。对于自动驾驶汽车来说，可以通过激光雷达和雷达传感器相结合，既节省了空间，也能敏感地觉察到交通状况。

如今的车辆能够自己承担越来越多的功能，而无需驾驶员的输入。巡航控制系统自动与前车保持正确的距离，车道偏离警告系统在必要时纠正车辆的路径，如果驾驶员措手不及，紧急制动就会启动。

这一切都得益于乘客区的摄像头和散热器格栅中的雷达传感器，未来汽车将自主完成更多工作。要做到这一点，就意味着要使用更多的传感器，但把装满传感器的格栅塞进去并不是汽车设计师热衷于娱乐的事情。

多光谱前照灯光学元件的 3D 可视化。来源：Fraunhofer FHR

雷达和激光雷达传感器集成在前照灯中

包括高频物理和雷达技术研究所FHR在内的五个Fraunhofer研究所已经联合起来，作为智能前照灯项目的一部分，创建了一种安装传感器的方法，该方法既节省空间，又尽可能精细，同时不损及功能或性能。

该项目的目标是为驾驶员辅助系统开发一种集成传感器的前照灯，使一系列传感器元件与自适应照明系统相结合成为可能。希望这将提高传感器识别道路上物体的能力，尤其是识别其他道路使用者的能力，例如行人。例如，激光雷达传感器可用于电子制动辅助或距离控制系统。

WMG 3xD模拟器，用于测试激光雷达传感器 。来源：WMG， University of Warwick

Fraunhofer FHR研究员Tim Freialdenhoven表示：“我们正在将雷达和激光雷达传感器集成到已经存在的前照灯中，而且，它们是确保光学传感器和光源尽可能最佳传输的部件，能够保持物体清洁。”LiDAR（光探测和测距）传感器使用测量原理工作，该原理基于确定发射激光脉冲和接收反射光之间的时间，这种方法可以产生非常精确的距离测量。

创建前照灯传感器的第一阶段涉及设计适合集成到汽车技术中的LiDAR系统。这还需要考虑这样一个事实，即由前照灯照射到道路上的光不会受到两个附加传感器的阻碍，即使负责发光的LED位于大灯的后面。

出于这个原因，研究人员将LiDAR传感器定位在前照灯外壳的顶部，雷达传感器定位在大灯外壳的底部。同时，来自两个传感器系统的光束需要遵循与LED光相同的路径，由于所涉及的所有光束具有不同的波长，这变得更加困难。

WMG提出的自动化／智能车辆测试连续体方案的示意图，其中模拟完全在模拟环境中执行测试。仿真测试模拟环境中的硬件；在为测试创建的真实受限环境中跟踪／受控测试测试；真实世界试验在真实环境中进行测试，例如在公共道路上。

为了结合LED光和LiDAR光，该解决方案使用具有特殊涂层的二向色镜，通过波长选择性反射引导两个光束束沿着单个轴。同样的效果发生在第二个组合器中（尽管由于波长非常不同，以更复杂的方式），其中LED光，LiDAR光和雷达被组合在一起。

由于雷达传感器已经在汽车行业广泛使用，双组合器设计必须允许制造商继续使用现有传感器而无需修改。

雷达系统：穿透迷雾

那么，为什么要将光学系统、激光雷达和雷达结合起来呢？“每个系统都有其优点，但也有其缺点．” Freialdenhoven解释说．例如，光学系统在能见度较差的情况下（如雾蒙蒙和多尘的环境）的性能有限。另一方面，雷达系统能够从容应对密集的雾云，但并不擅长分类：尽管它们能够分辨出某物是人还是树，但它们的能力在LiDAR系统上没有任何作用。

“我们还在努力合并来自雷达和激光雷达的数据 ， 这将增加巨大的价值，特别是在可靠性方面．”Freialdenhoven说。该团队已经提交了专利申请，现在正在努力创建原型。

该技术旨在创建一系列用于将传感器集成到驾驶员辅助系统中的附加选项。更小的光模块、更紧凑的LiDAR传感器和集成雷达传感器将使创建多传感器概念成为可能，特别是考虑到自动驾驶汽车技术，其中设计要求越来越严格，安装空间有限。

在虚拟引擎中创建的模拟场景的视图。自我车辆是位于中心的黑色车辆。场景中的其他物体包括一辆红色汽车、一块巨石和一座建筑物，分别距小我汽车23米、47米和78米）。

因此，未来的自动驾驶系统可能不仅能够检测到一个人，还能够分析他们的速度，他们有多远以及他们相对于车辆的位置角度。