在自動駕駛系統中，將CCDepth的深度估計結果與其他感知模塊（如激光雷達和雷達）進行融合，可以顯著提高整體感知系統的健壯性和可靠性。以下是幾種融合策略：
數據融合：將CCDepth生成的深度圖與激光雷達和雷達的深度數據進行融合。可以使用加權平均或卡爾曼濾波等方法，根據不同感知模塊的可靠性和精度來調整權重，從而獲得更準確的深度信息。
特徵融合：在特徵層面進行融合，將來自不同感知模塊的特徵進行拼接或加權融合，然後輸入到後續的決策模型中。這樣可以充分利用各種感知模塊的優勢，增強對環境的理解。
多模態學習：通過多模態學習框架，將來自不同感知模塊的數據進行聯合訓練，這樣可以學習到更豐富的特徵表示，從而提高模型的泛化能力和準確性。
冗餘檢查：利用不同感知模塊的冗餘性進行檢查，當某一模塊的數據出現異常時，可以依賴其他模塊的數據進行補充，從而提高系統的穩定性。
場景理解：結合CCDepth的深度估計結果與激光雷達的點雲數據，進行場景理解和物體識別，這樣可以更全面地捕捉周圍環境的特徵，從而提高自動駕駛系統的安全性和可靠性。
通過這些融合策略，可以有效提升自動駕駛系統的整體感知能力，從而在複雜的駕駛環境中做出更準確的決策。