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來源 | 自動駕駛干貨鋪、智車科技導讀：多模態融合是感知自動駕駛系統的重要任務。本文將詳細闡述基于多模態的自動駕駛感知方法。包括LiDAR 和相機在內的解決對象檢測和語義分割任務。從融合階段的角度，從數據級、特征級、對象級、不對稱融合對現有的方案進行分類。此外，本文提出了本領域的挑戰性問題并就潛在的研究機會進行開放式討論。

簡介多模態融合是感知自動駕駛系統的重要任務。本文將詳細闡述基于多模態的自動駕駛感知方法。包括LiDAR 和相機在內的解決對象檢測和語義分割任務。從融合階段的角度，從數據級、特征級、對象級、不對稱融合對現有的方案進行分類。此外，本文提出了本領域的挑戰性問題并就潛在的研究機會進行開放式討論。

Feng等人將融合方法可簡要概括為三種 : 前期，中期和后期融合。前期融合僅對原始數據或預處理后的數據進行融合；中期融合對每個分支提取的數據特征進行交叉融合；后期融合僅融合每個分支最后的輸出結果。盡管基于深度學習的融合感知技術在現有的基準數據集中展示了巨大的潛力，但此類智能模型在環境復雜的真實場景中仍可能會表現出不正確和意外的極端行為，從而導致致命的損失。

智能座艙的智能化水平已從簡單的功能堆砌，演進到以“感知能力、交互能力、服務能力和互聯能力”為核心的綜合體驗。市場數據顯示，到2025年，中國智能座艙滲透率將超過75%，成為汽車產業發展的主賽道。02 多模態融合：AI“讀心”的技術基石AI座艙的“讀心”能力建立在多模態感知技術融合的基礎上。通過融合視覺、語音和車輛數據，系統能夠全面理解駕乘人員狀態和需求。

深度融合：在特征層面上進行信息融合，適合需要特征互補的復雜感知任務。后融合：在目標層面上進行決策整合，適合需要最終決策優化的場景。在實際應用中，根據系統需求和傳感器特性，選擇合適的融合策略或多種策略的組合，以達到最佳的感知效果。

同時在自動駕駛測試環節，路側感知設備實時感知交通狀況，在云端生成孿生交通場景，實現虛實融合自動駕駛測試驗證。在建筑領域，騰訊從2013年就開始打造微瓴產品，能夠把建筑內的機器人應用、電梯系統、門禁管理系統、安防監控系統、工位管理系統等做跨系統聯動，在用戶視角可以做到精準服務，在管理者視角實現基于空間的全域監控、異常事件的及時響應和體驗優化的呈現與參考。

來源 | 汽車電子與軟件傳感器融合是自動駕駛汽車的關鍵技術之一。這是自動駕駛汽車工程師都必須具備的技能。原因很簡單：感知無處不在，無時無刻不在使用。自動駕駛汽車通過4個關鍵技術工作：感知、定位、規劃和控制。 傳感器融合是感知模塊的一部分。

一、傳感器算法訓練與數據融合針對傳感器的物理仿真與測試傳感器性能測試不同光環境的感知輸出測試傳感器裝車布置測試感知算法識別精度測試感知算法識別訓練多傳感器仿真數據檢測多傳感器數據融合二、整車駕駛仿真測試針對整車系統級的仿真測試不同場景下的感知數據檢測邊緣場景的傳感器數據檢測傳感器失效訓練危險行為的感知測試訓練攝像頭注入測試三、面向功能安全的仿真測試注入故障測試對選定的

天長市生命線運行監測中心 千尋位置城市防汛防澇綜合解決方案旨在幫助城市提高防澇防汛的精準感知、智能化管理調度能力，千尋位置推出了城市防汛防澇綜合解決方案。方案融合了北斗高精度定位、統一時空基準、數字孿生核心產品，從感知、應用、救災三大維度對城市的防汛防澇能力進行全面升級。

，推動非線性壓縮感知理論向更精準、更高效的方向演進。

從自動駕駛模擬仿真測試產業發展需求角度出發，目前可以實現的感知傳感器環境構建方案還相對較少，后續自動駕駛整車級模擬仿真測試環境中，必定需要多類型感知傳感器融合仿真測試環境。這對感知傳感器實物仿真測試環境構建提出了更高的要求，也期待有更多更優先的構建方法和創新型構想被提出。---END---作者：北斗文章來源：汽車測試網

傳統線性壓縮感知技術雖在光源單變量優化中實現了降維高效求解，但面對SMO場景中掩模-成像的強非線性映射關系，其線性假設難以精準刻畫優化變量與成像質量的關聯，導致優化精度與可制造性失衡。在此背景下，非線性壓縮感知（NCS）理論與SMO技術的融合成為突破瓶頸的關鍵，而數學模型的構建則是該融合技術落地的核心前提。

融合感知模塊 前文提到了一個三位一體融合的概念，這也是MANA感知系統區別于其他感知系統的關鍵之處。正如顧維灝在AI Day上所介紹的，目前大部分的感知系統都存在“時間上的感知不連續、空間上的感知碎片化“問題。 MANA系統的融合感知模塊 空間上的不連續是由多個同構或異構傳感器所在的不同空間坐標系導致的。

感知可粗略分為獲取數據、提取特征、完成感知任務三個環節，按照信息融合發生的環節自動駕駛感知技術可以分為前融合、特征融合以及后融合。特征級融合逐步取代后融合，BEV+Transformer 為當前主流方案；特征級融合方案相比于后融合數據損失小、相比于前融合的算力消耗低，自動駕駛感知技術從后融合向特征級融合迭代趨勢明確，目前主流的方案是在 3/4D 空間中進行特征級融合。

目前主流的感知方案有兩種，一種是以Waymo為代表的多傳感器融合方案，即同時使用攝像頭和雷達采集信息，分別利用攝像頭和雷達特點，處理各自擅長的數據類型和任務，并將處理結果進行融合得到統一的感知結果；一種是以Tesla為代表的純視覺路線，即僅使用攝像頭作為傳感器進行信息采集，構建純計算機視覺網絡進行感知結果輸出，類似于人眼的感知模式。

展會將堅持“技術賦能、生態共生”的理念，推動“感知-決策-執行”技術閉環的深度融合與創新突破，助力我國機器人產業突破核心技術瓶頸，提升全球產業競爭力，加速機器人技術從工廠車間走向千行百業，勾勒“人機共生”的智能未來圖景。目前，展會招商與觀眾預登記工作已全面啟動，參展企業可通過官方渠道報名參展，專業觀眾可提前完成預登記，享受快速入場、專屬對接等服務。

該方法基于廣義最小二乘法，通過融合身體、腿部和接觸信息來估計地形參數，腳步坐標是通過融合來自 IMU 的軀干方向信息和關節編碼器信息獲得的，無需額外感知或視覺支持。

具體來說，在行車感知中，宏景智駕與某友商合作，使用4D成像毫米波雷達提供的點云信息來完成環境感知。雷達點云不僅可以在后融合中發揮目標物感知能力，同樣也可以在前融合/中融合等感知架構中提供更多的環境特征，特別是多普勒信息。此方案可以有效避免單一傳感器帶來的感知局限與算力局限。

目前主流的感知方案有兩種，一種是以Waymo為代表的多傳感器融合方案，即同時使用攝像頭和雷達采集信息，分別利用攝像頭和雷達特點，處理各自擅長的數據類型和任務，并將處理結果進行融合得到統一的感知結果；一種是以Tesla為代表的純視覺路線，即僅使用攝像頭作為傳感器進行信息采集，構建純計算機視覺網絡進行感知結果輸出，類似于人眼的感知模式。

硬件的升級能在某種程度上提升一定的性能，雷達與攝像頭的結合可以提高一些靜態障礙物的識別精度，但光有硬件的升級并不能解決感知的問題，算法的升級也勢在必行。目前ADS算法正在從多傳感器決策層后融合向特征級前融合轉化。決策層后融合算法中各個傳感器分別做感知任務，分別得到各自的感知結果后做融合。