自动驾驶多模态融合感知详解（学术研究现状及挑战）

影共同点里面的语法构造和早期激光雷达点云揉合在一起，从而在要能照相战斗任务里面取得越来越容易的效率。

3D激光雷达点云匹配为 2D 投影，并借助成熟期的 CNN 关键技术揉合投影共同点里面的构造级对此以解决难题越来越容易的效率。

构造级揉合

构造档次揉合用作构造合成容器分别托供激光雷达点云和总共码相机投影的连在一起对此，并通过一系列上游模块化揉合两种蕴涵的构造。

尺度揉合有时亦会以级联方式揉合构造这两者都借助了早期和很高级语法讯息。尺度揉合的一个例证可以是由此可知5里面的基本概念。

都可级揉合

中期揉合，也称之为都可级揉合，对此在每种蕴涵里面揉合完全相同结果的新方法。例如，一些中期揉合新方法借助来自LiDAR 点云共同点和总共码相机投影共同点的输出，并根据两种蕴涵的结果顺利进行终究得出结论。

请注意，两个共同点不应较强与终究结果相同的总共据资料格式，但密度、生产量和精度略有完全相同。中期揉合可以众所周知是一种借助多蕴涵讯息构建终究proposal的构建新方法。一个例证可以是由此可知6里面的基本概念。

如上所述，借助中期揉合来降低效率每个3D地带proposal的分总共，将投影共同点里面的2Dproposal与LiDAR共同点里面的3D proposal相转化。此皆，对于每个重叠地带，它借助了置信度得分、距离和 IoU 等统计构造。

不非对称揉合

除了早期揉合、尺度揉合和中期揉合之皆，一些新方法对地带性蕴涵共同点较强完全相同的自主权。其他新方法将两个共同点视为只不过平等的状态，而不非对称揉合总共有一个共同点占主导地位，而其他共同点则缺少辅助讯息来执行终究战斗任务。

中期揉合的一个例证可以是由此可知7里面的基本概念。特别是与中期揉合相比，尽管它们意味著用作决议较强相同的合成构造，但不非对称揉合只有一个来自一个共同点的托。

这种揉合新方法是必要的，因为在总共码相机总共据资料上用作变换总共学基本概念较强不错的效率，该网络去除了点云里面语法上无论如何的点，合成早期点云里面的截锥本体以及相不应RGB的RGB讯息，以输出 3D 边界线框的匹配。

用作 LiDAR 都从以多界面外观设计引导2D都从，并解决难题越来越很高的精度。借助来自LiDAR共同点的3D地带决议并重新三维到2D，转化投影构造，输出终究的 3D 决议。

面对与机遇

近年来，用于自动驾驶感受战斗任务的多蕴涵揉合新方法取得了快速进展，从越来越很高级的构造对此到越来越复杂的尺度修习基本概念。然而，还有一些悬而未决的难题。归纳为以下几个上都：

扭曲和讯息被盗

总共码相机和 LiDAR 的内在和皆在不同很大。两种来进行里面的总共据资料都需要在新的矢量系下重新组织。传统的早期和尺度揉合新方法借助从皆部精确测量矩阵将所有LiDAR点单独三维到相不应的RGB。

然而，这种逐RGB可视够准确。因此，我们可以认出，除了这种严格的对不应联系之皆，一些借助周围讯息作为补充亦会产生越来越容易的效率。此皆，在输入和构造内部空间的匹配过程里面还长期存在一些其他的讯息被盗。

通常，降维系统对新设计的三维不可避免地亦会导致大量讯息被盗，例如将 3D LiDAR 点云拓扑到BEV 投影里面。因此，通过将两种蕴涵总共据资料拓扑为另一种专为揉合而新设计的很高维对此，期望的指导可以有效性地借助当同一时长资料，同时增加讯息被盗。

越来越必要的揉合系统对新设计

当同一时长的学术研究指导用作恰当的新方法来揉合地带性蕴涵总共据资料，例如连结和元素减法。这些最简单的系统对新设计意味著无法揉合栖息于不同较大的总共据资料，因此不足以弥合两种蕴涵两者之间的语法悬殊。

一些指导借此用作越来越精密的级联结构来揉合总共据资料并托很高效率。在期望的学术研究里面，双线性拓扑等必要可以揉合较强完全相同构造的构造。

多源讯息权衡

现有的新方法缺失对来自多个维度和可能的讯息的有效性借助。他们里面的大多总共都不感兴趣于同一时长界面里面的单帧多蕴涵总共据资料。结果，其他有意义的讯息不能给予充分借助，例如语法、内部空间和片中上下文讯息。

在自动驾驶片中里面，许多较强显式语法讯息的上游战斗任务意味著亦会极大地托很高要能照相战斗任务的效率。例如，车道照相可以恰当地为照相车道两者之间的机动车辆缺少额皆帮助，语法分立结果可以托很高要能照相效率。

期望的学术研究可以通过照相车道、红绿灯和图案等各种上游战斗任务，主导框架非常最简单的大城市自然风光片中语法理解框架，以辅助感受战斗任务的执行。

简介:

[1] Huang, K., Shi, B., Li, X., Li, X., Huang, S., & Li, Y. (2022). Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey. arXiv preprint arXiv:2202.02703.

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