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感器融合是将来自多个雷达，激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确，因为它可以平衡不同传感器的强度。车辆系统然后可以使用通过传感器融合提供的信息来支持更智能的动作。
每种传感器类型或“模态”都有其固有的优点和缺点。雷达即使在恶劣的天气条件下也能准确确定距离和速度，但非常强大，但无法读取路牌或“看到”交通信号灯的颜色。相机可以很好地读取标志或对物体进行分类，例如行人，骑自行车的人或其他车辆。但是，它们很容易被灰尘，阳光，雨水，雪或黑暗所蒙蔽。激光雷达可以准确地检测物体，但是它们没有相机或雷达的承受能力或承受能力。
传感器融合使用软件算法将来自每种传感器类型的数据汇总在一起，以提供最全面，因此最准确的环境模型。它还可以通过称为内部和外部传感器融合的过程来关联从机舱内部提取的数据。
车辆也可以使用传感器融合来融合来自相同类型的多个传感器（例如，雷达）的信息。通过利用部分重叠的视场，可以提高感知度。当多个雷达观察车辆周围的环境时，一个以上的传感器将同时检测物体。通过全球360°感知软件进行解释，可以将来自多个传感器的检测进行重叠或融合，从而提高车辆周围物体的检测概率和可靠性，并能更准确，更可靠地表示环境。
当然，车辆上的传感器越多，融合就越具有挑战性，但也存在着更多提高性能的机会。为了利用这些好处，Aptiv使用了一种称为低级传感器融合的技术。
过去，用于分析传感器数据以确定和跟踪对象的处理能力已与摄像机或雷达包装在一起。借助Aptiv的Satellite体系结构方法，处理能力集中在功能更强大的主动安全域控制器中，从而可以从每个传感器收集低级传感器数据并将其融合到域控制器中。
将处理移至域控制器后，传感器将占用更少的体积和更少的质量-减少多达30％。为了进行比较，摄像机的占地面积从一副扑克牌的大小减少到一包口香糖的大小。通过使传感器尽可能小，OEM可以在车辆包装中提供更多选择。
另一个好处是增加了数据共享。在传统系统中，智能传感器会独立处理环境输入，这意味着使用信息时做出的任何决定都只能与单个传感器所看到的一样好。但是，在卫星架构中，所有来自传感器的数据都被集中共享，因此域控制器中的主动安全应用程序有更多机会利用它。Aptiv甚至可以应用人工智能（AI）工具来提取有用的信息，否则这些信息将被丢弃。正确的AI可以从中学到东西，这可以帮助我们解决客户面临的挑战性极端情况。
低级别传感器融合的第三个好处是减少了等待时间。域控制器不必等待传感器处理数据再对其进行操作。在偶数秒的情况下，这可以帮助提高性能。
更多数据将导致更好的决策。通过采用允许使用大量传感器的车辆架构，然后通过传感器融合来合成数据，车辆可以变得更智能，更快。
多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的最终目标则是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。
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