多模态感知融合技术背景与优势 - 单一传感器如摄像头、激光雷达或毫米波雷达的感知能力难以满足复杂场景需求，推动多传感器数据融合技术发展[1] - 多传感器融合通过优势互补构建更全面鲁棒的环境感知系统：摄像头提供丰富语义信息和纹理细节，激光雷达生成高精度三维点云提供准确距离深度信息，毫米波雷达在恶劣天气下穿透性强可稳定探测物体速度和距离[1] - 传感器融合技术使系统实现全天候全场景可靠感知，显著提高自动驾驶鲁棒性和安全性[1] 多模态感知融合技术演进 - 传统融合方式分为早期融合（输入端拼接原始数据计算量大）、中期融合（传感器数据初步特征提取后融合特征向量，是主流方案）和晚期融合（传感器独立感知后决策层面融合，可解释性强但难以解决信息冲突）[2] - 当前最前沿方向是基于Transformer的端到端融合，通过跨模态注意力机制学习不同模态数据深层关系，实现高效鲁棒的特征交互[2] - 端到端训练减少中间模块误差累积，直接从原始传感器数据输出感知结果，更好捕捉动态信息并提升整体性能[2] 多模态感知融合技术应用与挑战 - 多模态感知融合技术已广泛应用于L2-L4级自动驾驶系统，包括高精度地图构建、全场景鲁棒感知和自动泊车等[2] - 技术面临挑战包括传感器标定难题（确保不同传感器空间时间高精度对齐）、数据同步问题（应对传感器帧率不一致和时延不同步）以及高效鲁棒融合算法设计[3] - 未来研究核心方向是有效利用处理不同传感器数据的异构性和冗余性，技术突破为自动驾驶商业化落地提供基础[3] 多模态感知融合研究资源 - 多模态特征融合任务可采用通用多模态数据集ADUULM-360、nuScenes、KITTI等[14] - 提供多模态3D目标检测、BEV视角下Transformer融合、基于点云图像多模态融合等Baseline代码资源[15] - 必读论文包括Multi-View 3D Object Detection for Autonomous Driving、PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds等经典前沿研究[16][18]