智能传感器融合技术是环境感知的核心技术，其根本目的是（ ）。
增加传感器的数量
利用不同智能传感器的优点，克服各自的缺点，实现相互补偿
降低车辆的生产成本
完全替代驾驶员的判断
视觉传感器可采集丰富的视觉信息，但在遭遇大雾、雨雪等恶劣天气时测量精度很低，此时需要与（ ）配合使用，以获得足够的测量精度。
智能传感器的融合是指将来自多个智能传感器的信息或数据，按照一定的规则进行分析和综合，从而完成所需要的决策，由此所进行的信息处理过程。智能传感器的融合需要做到两个同步，即（ ）。
硬件同步与软件同步
时间同步与空间同步
频率同步与相位同步
数据同步与信号同步
在智能传感器融合的时间同步中，各智能传感器根据基准时间，为采集的数据加上（ ）信息，从而实现所有数据时间戳一致的目的。
智能传感器融合的空间同步是指（ ）。
将各智能传感器在同一坐标系下的测量值转换到不同坐标系中
将各智能传感器在不同坐标系下的测量值转换到同一坐标系中
将各智能传感器的采集时间调整一致
将各智能传感器的硬件接口统一
在空间同步中，需要注意的是，在高速移动的情况下，激光雷达需要考虑当前速度下的（ ）。
帧内位移校准
频率偏移校准
相位误差校准
电压漂移校准
硬件同步是指通过同一种硬件同时发布信息采集命令，从而实现各智能传感器信息采集的（ ）。
在智能传感器融合的结构体系中，分布式结构的特点是（ ）。
对各智能传感器获得的原始数据直接送至信息融合中心进行融合处理
先对各智能传感器获得的原始数据进行局部处理，再将结果送入信息融合中心进行智能化组合
同时采用结合式结构和集中式结构
对通信带宽需求高，计算速度慢
分布式结构对通信带宽的需求低，计算速度快，可靠性和延续性好，但（ ）。
跟踪的精度远没有集中式高
数据处理量太大，难以实现
结构复杂，对通信要求高
无法实现实时融合
集中式结构将各智能传感器获得的原始数据直接送至信息融合中心进行融合处理，可以实现实时融合。其缺点是（ ）。
跟踪精度低
通信带宽需求低
计算的数据量较大，对处理器的要求高，可靠性较低
结构过于简单，适应性差
混合式结构是同时采用了结合式结构和集中式结构，它结合了分布式结构和集中式结构的优点，具有较强的适应能力，稳定性强，但（ ）。
跟踪精度较低
结构较为复杂，对通信和计算的要求较高
无法实现实时融合
通信带宽需求极低
在现有的智能传感器融合方案中，应用最普遍的一个方案是（ ）。
激光雷达与毫米波雷达融合
激光雷达与视觉传感器融合
视觉传感器与毫米波雷达融合
超声波雷达与视觉传感器融合
激光雷达与毫米波雷达融合使用的主要优势是（ ）。
两者性能完全一致，可互相替代
激光雷达弥补了毫米波雷达在使用功能上的不足，毫米波雷达的使用则大大降低了生产成本
毫米波雷达弥补了激光雷达测量距离近的缺点
两者融合后不再需要视觉传感器
视觉传感器与毫米波雷达融合时，图像级融合是指（ ）。
将视觉传感器和毫米波雷达的输出信息进行综合可信度加权
将视觉传感器和毫米波雷达的输出数据源进行融合
以视觉传感器为主体，将毫米波雷达探测到的信息进行图像特征转化，并与视觉传感器的输出图像进行融合
将视觉传感器和毫米波雷达的硬件接口进行统一
视觉传感器与毫米波雷达融合时，信号级融合的特点是（ ）。
数据损失最大，可靠性最低
运算量最小，实时性最好
数据损失最小，可靠性最高，但运算量大
仅适用于近距离探测
智能传感器融合需要做到时间同步和空间同步，以下关于时间同步的说法正确的有（ ）。
各智能传感器根据基准时间，为采集的数据加上时间戳信息
由于各智能传感器有不同的采集周期，因此很难保证时间戳完全一致
硬件同步是指通过同一种硬件同时发布信息采集命令
软件同步可以完全替代硬件同步，无需硬件支持
关于集中式结构，下列说法正确的有（ ）。
将各智能传感器获得的原始数据直接送至信息融合中心进行融合处理
可以实现实时融合
数据处理精度高、算法灵活
计算的数据量较小，对处理器要求低
目前使用较多的智能传感器融合方案包括（ ）。
激光雷达与视觉传感器融合
激光雷达与毫米波雷达融合
视觉传感器与毫米波雷达融合
超声波雷达与红外传感器融合
视觉传感器与毫米波雷达融合时，融合的层级包括（ ）。
智能传感器融合技术是环境感知的核心技术，单一智能传感器很难实现信息识别功能性与安全性的全面覆盖。
空间同步是指将各智能传感器在不同坐标系下的测量值转换到同一坐标系中。
硬件同步是指通过同一种软件同时发布信息采集命令，从而实现各智能传感器信息采集的时间同步。
分布式结构是先对各智能传感器获得的原始数据进行局部处理，再将结果送入信息融合中心进行智能化组合，从而获得最终的结果。
分布式结构对通信带宽的需求高，计算速度慢，但跟踪的精度远高于集中式。
集中式结构的数据处理精度高、算法灵活，但因计算的数据量较大，所以对处理器的要求高，可靠性较低，故难以实现。
混合式结构结合了分布式结构和集中式结构的优点，具有较强的适应能力，稳定性强，但结构较为复杂，对通信和计算的要求较高。
激光雷达与视觉传感器融合是智能网联汽车应用最普遍的方案，视觉传感器价格便宜、获取信息量大，而激光雷达测量距离远、对物体运动判断精准。
毫米波雷达体积小、质量小、空间分辨率高，且受制于波长，其测量距离无限，可对周边所有障碍物进行精准建模。
视觉传感器与毫米波雷达融合时，目标级融合是将视觉传感器和毫米波雷达的输出信息进行综合可信度加权，并与标定信息进行匹配后输出。