EKF融合（扩展卡尔曼滤波融合）是自动驾驶系统中实现多传感器数据融合的核心算法之一。它通过将来自不同传感器的观测数据与系统动力学模型相结合，在概率框架下实现对车辆状态的最优估计。EKF作为卡尔曼滤波在非线性系统中的扩展版本，通过局部线性化处理非线性问题，能够有效融合激光雷达、毫米波雷达、摄像头等异构传感器的数据，为自动驾驶系统提供更准确、稳定的环境感知和车辆定位信息。
在自动驾驶实际应用中，EKF融合技术特别适合处理传感器数据存在噪声和不确定性的场景。例如在定位模块中，通过融合GPS的绝对位置信息、IMU的高频运动数据以及轮速计的里程计信息，可以显著提升车辆在GPS信号丢失时的定位鲁棒性。值得注意的是，虽然EKF计算效率较高，但在高度非线性场景下可能出现精度下降，这时可以考虑UKF（无迹卡尔曼滤波）等更先进的滤波算法作为补充方案。