自动驾驶多模态感知融合技术演进 - 激光雷达提供超长感知距离的安全冗余、高帧率实时感知、恶劣环境抗干扰保障和三维空间认知能力，精准解决自动驾驶感知痛点 [1] - 多传感器融合构成可靠工作能力，高帧率确保动态捕捉实时性，高稠密点云提供细节支撑，三维感知构建全局认知 [1] - 多模态感知融合技术从传统融合方式向端到端融合和基于Transformer架构演进，成为国内高端智能驾驶量产主流范式 [1][2] 多模态融合技术架构发展 - 传统融合分为早期融合（输入端拼接原始数据，计算量巨大）、中期融合（传感器特征提取后融合，主流方案）和后融合（决策层结果融合，可解释性强但难以解决信息冲突） [2] - 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，减少中间模块误差累积 [2] - BEV视角处理解决不同传感器数据空间对齐难题，并与下游任务无缝连接 [2][4] 多模态融合研究课程体系 - 课程系统覆盖多模态特征提取、端到端自动驾驶、传感器融合和视觉表征学习等关键技术领域 [5] - 招生对象为本硕博群体，每期限招6人（至多8人），需具备深度学习基础和多模态融合算法了解，并通过1v1面试筛选 [5][6] - 硬件要求最低2张4090显卡（推荐4张以上），需掌握Python、PyTorch和Linux开发调试能力 [7] 课程内容与产出 - 课程周期为12周在线科研+2周论文指导+10周论文维护期，提供经典论文、前沿论文和代码实现 [6][26] - 使用公开数据集包括nuScenes、KITTI和ADUULM-360，并提供多模态3D目标检测和BEVFormer等Baseline代码 [13][15] - 学员产出包括论文初稿、项目结业证书和推荐信（视表现而定），重点培养科研流程、写作方法和创新思路 [15][21] 技术应用与前沿方向 - 多模态融合应用于高精度地图构建、自动泊车和恶劣天气鲁棒驾驶等场景，显著提升自动驾驶系统安全性 [4][19] - 未来发展方向包括利用自监督学习和生成式模型弥补标注数据稀缺性，探索多任务学习和知识蒸馏优化模型效率 [19] - 三元融合技术聚焦毫米波雷达、视觉和激光雷达的深度结合，解决标定、同步与异构数据处理等挑战 [4][19]

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 随着自动驾驶、机器人导航和智能监控等领域的快速发展，单一传感器（如摄像头、激光雷达或毫米波雷达）的感 知能力已难以满足复杂场景的需求。 为了克服这一瓶颈，研究者们开始将激光雷达、毫米波雷达和摄像头等多种传感器的数据进行融合，构建一个更全 面、更鲁棒的环境感知系统。这种融合的核心思想是优势互补。摄像头提供丰富的语义信息和纹理细节，对车道 线、交通标志等识别至关重要；激光雷达则生成高精度的三维点云，提供准确的距离和深度信息，尤其在夜间或光 线不足的环境下表现优异；而毫米波雷达在恶劣天气（如雨、雾、雪）下穿透性强，能稳定探测物体的速度和距 离，且成本相对较低。通过融合这些传感器，系统可以实现全天候、全场景下的可靠感知，显著提高自动驾驶的鲁 棒性和安全性。 当前的多模态感知融合技术正在从传统的融合方式，向更深层次的端到端融合和基于Transformer的架构演进。 传统的融合方式主要分为三种：早期融合直接在输入端拼接原始数据，但计算量巨大；中期融合则是在传感器数据 经过初步特征提取后，将不同模态的特征向量进行融合，这 ...