在自動駕駛系統中，路緣檢測結果的融合對於提升整體系統的安全性和可靠性至關重要。以下是幾種融合策略：
數據融合：將路緣檢測結果與其他感知模塊（如定位模塊、障礙物檢測模塊等）的數據進行融合。這可以通過卡爾曼濾波器或粒子濾波器等算法來實現，從而提高定位精度和環境理解能力。
上下文感知：利用路緣檢測結果提供的上下文信息，幫助規劃模塊進行更精確的路徑規劃。例如，路緣的存在可以作為車輛行駛邊界的參考，幫助規劃安全的行駛路徑。
決策支持：路緣檢測結果可以用於決策模塊，幫助系統在複雜的交通情況下做出更安全的決策。例如，在接近路緣時，系統可以自動調整車速或改變行駛路徑，以避免碰撞。
實時監控：通過持續監控路緣檢測結果，系統可以及時識別道路狀況的變化，並根據這些變化調整行駛策略，從而提高行駛的安全性。
模塊間協同：促進各個感知模塊之間的協同工作，確保路緣檢測、定位、障礙物檢測和規劃模塊之間的信息共享和互動，形成一個整體的感知系統，提升自動駕駛的可靠性和安全性。