全新岚图FREE 318所搭载的百度Apollo智驾系统，其传感器采用“摄像头+毫米波雷达+超声波雷达”的融合方案，前风挡顶部单目摄像头、车身四周超声波雷达与后视镜环视摄像头构成了感知核心。
一、感知核心布局
全新岚图FREE 318的百度Apollo智驾系统在硬件上采用轻量化感知方案，具体分布如下：- 前向感知：前风挡顶部搭载一颗单目摄像头，负责车道线识别、交通标志读取及前方车辆/行人探测，是高速NOA功能的主要信息来源。- 环视与侧向感知：外后视镜下方集成侧视摄像头，用于盲区监测与变道辅助；前后保险杠共嵌入12颗超声波雷达，主要负责近距离障碍物探测与自动泊车时的空间建模。- 后向与辅助感知：车尾牌照上方配备后视摄像头，支持倒车影像与后向碰撞预警；部分车辆在翼子板处设有侧向感知模块，用于增强变道时的安全性。
二、行车与泊车双场景方案
Apollo智驾系统按功能场景分配传感器数据，形成两套并行的感知逻辑：- 高速领航（行车场景）：以前向单目摄像头为主，结合高精地图与毫米波雷达（位于前格栅后方），实现全速智能巡航、自动上下匝道及自主变道。系统不依赖激光雷达，因此对极端天气或低光照条件下的感知策略更依赖算法优化。- 智能泊车（泊车场景）：调动全车12颗超声波雷达与4颗环视摄像头，支持全姿态自动泊车、遥控泊车及记忆泊车。在暗光或空间狭窄的车位中，超声波雷达的短距测距能力与摄像头的视觉补光协同工作。
三、传感器协同控制策略
传感器数据由Apollo智驾域控制器统一处理，各传感器之间通过“冗余校验”机制确保决策安全：- 数据融合逻辑：毫米波雷达的长距探测（约160米）与前向摄像头的视觉识别互为校验，在雨雾天气或摄像头受强光干扰时，毫米波雷达提供关键补充信息。- 泊车场景的特殊触发：当环视摄像头识别到车位线后，超声波雷达随即进行空间测距验证；若二者数据冲突（如摄像头误识别地面图案），系统会优先采用超声波雷达的物理测距结果。- 持续升级能力：传感器布局支持OTA远程升级，车主无需到店即可获取新的感知算法，如锥桶识别、红绿灯路口跟车等功能的优化。