柚子快報(bào)邀請(qǐng)碼778899分享：自動(dòng)駕駛-多傳感器融合

http://yzkb.51969.com/

之前在實(shí)習(xí)，寫一點(diǎn)自動(dòng)駕駛感知方向的知識(shí)點(diǎn)

目錄

融合感知目的

根據(jù)融合的階段和機(jī)制，傳感器融合可以分為不同類型：

不同融合方法對(duì)比

1. 前融合（數(shù)據(jù)級(jí)融合）

2. 后融合（目標(biāo)級(jí)融合）

3. 集中式融合

4. 分布式融合

綜合對(duì)比

根據(jù)融合層次的不同可以分為

1. 數(shù)據(jù)級(jí)融合（低級(jí)融合）

2. 特征級(jí)融合（中級(jí)融合、深度級(jí)融合）

3. 決策級(jí)融合（高級(jí)融合）

4. 深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的融合方法

多傳感器數(shù)據(jù)融合算法-卡爾曼濾波

存在問題

1、融合模型的錯(cuò)位和信息丟失

2、傳感器固有問題（域偏差和分辨率沖突）

我國(guó)應(yīng)用最多的融合算法

融合感知目的

由于單一傳感器存在局限性，如激光雷達(dá)的高精度但高成本，攝像頭的低成本但受環(huán)境光照影響較大，因此需要融合多種傳感器的數(shù)據(jù)，以彌補(bǔ)各自的不足。

如果能有效將三種傳感器進(jìn)行融合感知，就能在各種情況下都能達(dá)到優(yōu)良的性能。

多傳感器融合的核心是將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的組合，以提高感知系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、可靠性和魯棒性。具體的融合過程涉及多個(gè)步驟和技術(shù)方法，根據(jù)融合層次的不同可以分為數(shù)據(jù)級(jí)融合、特征級(jí)融合和決策級(jí)融合。

傳感器：

攝像頭：提供視覺信息，識(shí)別物體的形狀、顏色、車道線等特征，光照條件良好時(shí)，提供高精度感知。對(duì)于分類任務(wù)尤其準(zhǔn)確，。激光雷達(dá)（LiDAR）：用于獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，即使在光照條件較差時(shí)也能提供良好的感知效果。激光雷達(dá)容易受到雨雪霧天氣的影響。由于激光雷達(dá)本身數(shù)千美元的硬成本，加上多傳感器融合往往對(duì)計(jì)算芯片有更高的算力要求，因此成本沒有優(yōu)勢(shì)。擅長(zhǎng)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。毫米波雷達(dá)：：主要用于探測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，在全天候條件下工作，能夠穿透一定的惡劣天氣（如雨霧）。

超聲波傳感器：停車輔助，用于近距離探測(cè)障礙物，具有成本低廉的優(yōu)勢(shì)。。慣性測(cè)量單元（IMU）：提供車輛的加速度和角速度信息，幫助推斷車輛姿態(tài)。

根據(jù)融合的階段和機(jī)制，傳感器融合可以分為不同類型：

◎前融合：數(shù)據(jù)級(jí)融合是一種通過原始數(shù)據(jù)級(jí)的空間對(duì)齊和投影直接融合每個(gè)模態(tài)中的數(shù)據(jù)的方法,在數(shù)據(jù)采集之前進(jìn)行融合，在硬件層面完成，將不同傳感器的原始信號(hào)直接組合成一個(gè)信號(hào)，然后再進(jìn)行處理。

◎?后融合：也稱為對(duì)象級(jí)融合，指的是融合每種模態(tài)中管道的結(jié)果的方法。在數(shù)據(jù)采集之后進(jìn)行融合，先對(duì)各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立處理，提取出有意義的特征或檢測(cè)出目標(biāo)物體，然后將這些特征或目標(biāo)物體的信息進(jìn)行融合，以獲得更準(zhǔn)確的感知結(jié)果。

◎集中式融合：所有傳感器采集的數(shù)據(jù)全部送到中央處理器做處理。這樣做的優(yōu)點(diǎn)是沒有信息損失，便于中央處理器拿到全部的信息，可以做最精準(zhǔn)的判斷。劣勢(shì)在于需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量較大，因?yàn)閭鬏數(shù)亩际窃紙D像和日志信息，另外對(duì)中央處理器的計(jì)算能力要求很高。

◎?分布式融合：融合任務(wù)分配給多個(gè)分布式節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理。

混合式

混合式指的是分布式和集中式的融合方案，某些模塊采取混合式，某些模塊采取集中式，混合式也是目前來看比較合理的一個(gè)方式。

不同融合方法對(duì)比

1. 前融合（數(shù)據(jù)級(jí)融合）

優(yōu)點(diǎn)：

實(shí)時(shí)性好：前融合在數(shù)據(jù)采集之前進(jìn)行，將多個(gè)傳感器的信號(hào)直接融合，減少了后續(xù)處理的復(fù)雜性。由于數(shù)據(jù)融合在硬件層面完成，傳感器采集的數(shù)據(jù)已經(jīng)是融合后的結(jié)果，因此可以顯著提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，適合對(duì)延遲敏感的應(yīng)用場(chǎng)景。硬件集成度高：前融合通常通過硬件電路或物理層面的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，傳感器信號(hào)直接在硬件中被融合。這種集成方式減少了系統(tǒng)的復(fù)雜度，適合小型化和嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，降低了系統(tǒng)的體積和功耗。缺點(diǎn)：

靈活性差：前融合的主要問題是靈活性不足。一旦融合完成，系統(tǒng)難以對(duì)各個(gè)傳感器的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)分析或調(diào)整，限制了系統(tǒng)在不同應(yīng)用場(chǎng)景中的適應(yīng)性。硬件成本高：前融合需要特殊的硬件設(shè)計(jì)和電路，可能會(huì)增加系統(tǒng)的開發(fā)和制造成本。對(duì)于需要頻繁更新和調(diào)整的系統(tǒng)，硬件設(shè)計(jì)上的限制可能會(huì)增加維護(hù)和升級(jí)的難度。

2. 后融合（目標(biāo)級(jí)融合）

優(yōu)點(diǎn)：

靈活性高：后融合保留了各個(gè)傳感器的原始數(shù)據(jù)，允許在軟件層面進(jìn)行更復(fù)雜的處理和分析。系統(tǒng)可以根據(jù)需要對(duì)各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)處理，這種方法具有很高的適應(yīng)性，能夠應(yīng)對(duì)多種不同的應(yīng)用需求。精度高：后融合可以充分利用傳感器的完整數(shù)據(jù)，通過先進(jìn)的算法（如濾波器、深度學(xué)習(xí)等）進(jìn)行融合，通常能夠獲得更高的感知精度。缺點(diǎn)：

計(jì)算復(fù)雜：后融合通常需要較大的計(jì)算資源，尤其是在涉及多個(gè)高精度傳感器時(shí)。計(jì)算量的增加會(huì)導(dǎo)致處理時(shí)間變長(zhǎng)，可能需要更強(qiáng)的處理器和更高的存儲(chǔ)容量。實(shí)時(shí)性差：由于處理和融合的復(fù)雜性，后融合可能會(huì)帶來較大的延遲。這對(duì)于需要快速反應(yīng)的系統(tǒng)（如自動(dòng)駕駛）來說，可能是一個(gè)顯著的劣勢(shì)。

3. 集中式融合

優(yōu)點(diǎn)：

集中管理：集中式融合將所有傳感器的數(shù)據(jù)發(fā)送到中央處理器進(jìn)行處理，便于統(tǒng)一管理和控制。中央處理器可以更好地協(xié)調(diào)傳感器之間的數(shù)據(jù)，確保決策的一致性和系統(tǒng)的整體性。決策一致性：所有的數(shù)據(jù)都在同一個(gè)處理中心處理，有助于避免信息沖突和不一致的問題，確保系統(tǒng)能夠做出一致且優(yōu)化的決策。缺點(diǎn)：

單點(diǎn)故障風(fēng)險(xiǎn)高：集中式融合依賴于中央處理器，如果中央處理器出現(xiàn)故障，整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行可能會(huì)受到嚴(yán)重影響，存在單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)。計(jì)算負(fù)擔(dān)重：中央處理器需要處理來自所有傳感器的大量數(shù)據(jù)，這會(huì)增加處理器的負(fù)擔(dān)，可能導(dǎo)致系統(tǒng)瓶頸，尤其是在高復(fù)雜度場(chǎng)景中。

4. 分布式融合

優(yōu)點(diǎn)：

容錯(cuò)性好：分布式融合將融合任務(wù)分配給多個(gè)分布式節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)獨(dú)立處理數(shù)據(jù)。如果某一個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問題，其他節(jié)點(diǎn)可以繼續(xù)正常工作，提高了系統(tǒng)的容錯(cuò)能力和魯棒性。擴(kuò)展性強(qiáng)：分布式融合結(jié)構(gòu)具有很強(qiáng)的擴(kuò)展性，可以輕松增加或減少傳感器節(jié)點(diǎn)，適應(yīng)系統(tǒng)需求的變化。同時(shí)，各個(gè)節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)需要進(jìn)行獨(dú)立升級(jí)和維護(hù)。缺點(diǎn)：

復(fù)雜性高：分布式融合需要在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)的傳輸和處理，這增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性。如何保證數(shù)據(jù)的同步、減少通信延遲、處理各節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)作問題都是分布式融合需要解決的難題。決策一致性差：由于各個(gè)節(jié)點(diǎn)獨(dú)立處理數(shù)據(jù)，可能會(huì)產(chǎn)生不同的決策結(jié)果，這需要額外的協(xié)調(diào)和融合機(jī)制來確保最終決策的一致性和可靠性。

綜合對(duì)比

每種融合方法都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景。前融合適用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求高但靈活性需求較低的場(chǎng)景；后融合適合需要高精度和復(fù)雜處理的應(yīng)用；集中式融合適合系統(tǒng)規(guī)模較小且要求統(tǒng)一管理的場(chǎng)景；而分布式融合則更適合大規(guī)模、復(fù)雜環(huán)境下的應(yīng)用，需要系統(tǒng)具備高容錯(cuò)性和擴(kuò)展性

根據(jù)融合層次的不同可以分為

數(shù)據(jù)級(jí)融合、特征級(jí)融合和決策級(jí)融合。

1. 數(shù)據(jù)級(jí)融合（低級(jí)融合）

概念：數(shù)據(jù)級(jí)融合是指將傳感器的原始數(shù)據(jù)直接融合在一起，通常在數(shù)據(jù)處理的初期階段進(jìn)行。這種方法利用原始數(shù)據(jù)的完整性，有可能獲得最精確的融合結(jié)果。實(shí)現(xiàn)方式：

時(shí)間同步：不同傳感器的采樣時(shí)間通常不同，必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間同步，使得不同傳感器的數(shù)據(jù)在相同時(shí)間點(diǎn)上進(jìn)行比較和融合?？臻g校準(zhǔn)：每個(gè)傳感器的安裝位置和方向各異，需要進(jìn)行坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換和對(duì)齊。例如，LiDAR的點(diǎn)云數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換到與攝像頭圖像相同的坐標(biāo)系。加權(quán)融合：在融合數(shù)據(jù)時(shí)，可以根據(jù)傳感器的精度和可靠性對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)。例如，在光線較差的情況下，可以增加LiDAR數(shù)據(jù)的權(quán)重，減少攝像頭數(shù)據(jù)的權(quán)重。示例：將LiDAR的點(diǎn)云數(shù)據(jù)與攝像頭的圖像進(jìn)行融合，可以生成帶有顏色信息的三維點(diǎn)云模型，有助于更準(zhǔn)確地識(shí)別和定位物體。

2. 特征級(jí)融合（中級(jí)融合、深度級(jí)融合）

概念：特征級(jí)融合是在每個(gè)傳感器分別提取出特征后，再對(duì)這些特征進(jìn)行融合。相比于數(shù)據(jù)級(jí)融合，特征級(jí)融合減少了數(shù)據(jù)量，融合效率更高。實(shí)現(xiàn)方式：

特征提?。菏紫葘?duì)每個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出有意義的特征。例如，從攝像頭圖像中提取邊緣或紋理特征，從LiDAR數(shù)據(jù)中提取物體的輪廓或距離信息。特征匹配：在融合過程中，需對(duì)不同傳感器的特征進(jìn)行匹配。常見的方法包括基于最近鄰的匹配算法和深度學(xué)習(xí)模型。特征組合：將匹配后的特征進(jìn)行組合，可以采用簡(jiǎn)單的拼接、加權(quán)平均，或通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步融合。例如，將攝像頭識(shí)別出的車道線與LiDAR識(shí)別出的道路邊界進(jìn)行組合，以提高車道線檢測(cè)的準(zhǔn)確性。示例：通過融合攝像頭圖像的顏色信息和LiDAR的深度信息，可以實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的物體分類和識(shí)別。

3. 決策級(jí)融合（高級(jí)融合）

概念：決策級(jí)融合是在每個(gè)傳感器獨(dú)立處理并得出決策后，再對(duì)這些決策進(jìn)行融合。這種方法最為靈活，適用于處理高層次的決策信息。實(shí)現(xiàn)方式：

獨(dú)立決策：每個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)通過單獨(dú)的算法或模型進(jìn)行處理，得出獨(dú)立的感知或決策結(jié)果。例如，攝像頭檢測(cè)出行人，LiDAR識(shí)別出障礙物。決策融合：通過邏輯規(guī)則、貝葉斯推理或深度學(xué)習(xí)等方法，對(duì)各傳感器的決策結(jié)果進(jìn)行綜合判斷。例如，若攝像頭和LiDAR都檢測(cè)到同一位置有物體，則可以提高該物體檢測(cè)的置信度。優(yōu)先級(jí)處理：在決策融合時(shí)，可以為不同傳感器設(shè)置優(yōu)先級(jí)，優(yōu)先使用某些傳感器的決策結(jié)果。例如，在雨霧天氣下優(yōu)先使用毫米波雷達(dá)的檢測(cè)結(jié)果，而減少攝像頭的權(quán)重。示例：在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，攝像頭、LiDAR、雷達(dá)等傳感器各自獨(dú)立檢測(cè)物體，并通過決策級(jí)融合最終確定環(huán)境模型，確保行車安全。

4. 深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的融合方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合：深度學(xué)習(xí)模型，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和多模態(tài)學(xué)習(xí)模型，被廣泛應(yīng)用于多傳感器融合中。通過構(gòu)建能夠處理多種數(shù)據(jù)格式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以在不同融合層次（數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)、決策級(jí)）進(jìn)行融合。端到端學(xué)習(xí)：使用端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，輸入多傳感器的原始數(shù)據(jù)或特征，輸出融合后的決策結(jié)果。例如，通過一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)輸入攝像頭圖像和LiDAR點(diǎn)云，輸出行人檢測(cè)的結(jié)果。

多傳感器數(shù)據(jù)后融合算法-卡爾曼濾波

因?yàn)椴煌膫鞲衅鞫即嬖跀?shù)據(jù)準(zhǔn)確性的問題，那么最終融合的數(shù)據(jù)該如何判定？比如激光雷達(dá)報(bào)告前車距離是5m，毫米波雷達(dá)報(bào)告前車距離是5.5m，攝像頭判定前車距離是4m，最終中央處理器該如何判斷。通常需要一套多數(shù)據(jù)融合的算法來解決這個(gè)問題。

多數(shù)據(jù)融合的算法有很多種，本文介紹一個(gè)經(jīng)典算法-卡爾曼濾波。卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器，他能從一系列完全包含噪聲的測(cè)量數(shù)據(jù)中，估計(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)，在自動(dòng)駕駛、航天、溫度測(cè)量等領(lǐng)域有很多應(yīng)用。

卡爾曼濾波的基礎(chǔ)思想采用信號(hào)與噪聲的狀態(tài)空間模型，利用前一時(shí)刻的估計(jì)值和現(xiàn)時(shí)刻的觀測(cè)值來更新對(duì)狀態(tài)變量的估計(jì)，求出現(xiàn)時(shí)刻的估計(jì)值。通過預(yù)測(cè)-實(shí)測(cè)-修正的順序遞歸，消除隨機(jī)干擾。

網(wǎng)上有一個(gè)介紹卡爾曼濾波原理的小例子：

假如我們要估算k時(shí)刻的實(shí)際溫度值。首先你要根據(jù)k-1時(shí)刻的溫度值，來預(yù)測(cè)k時(shí)刻的溫度。因?yàn)槟阆嘈艤囟仁呛愣ǖ?，所以你?huì)得到k時(shí)刻的溫度預(yù)測(cè)值是跟k-1時(shí)刻一樣的，假設(shè)是23度，同時(shí)該值的高斯噪聲的偏差是5度（5是這樣得到的：如果k-1時(shí)刻估算出的最優(yōu)溫度值的偏差是3，你對(duì)自己預(yù)測(cè)的不確定度是4度，他們平方相加再開方，就是5）。然后，你從溫度計(jì)那里得到了k時(shí)刻的溫度值，假設(shè)是25度，同時(shí)該值的偏差是4度。

由于我們用于估算k時(shí)刻的實(shí)際溫度有兩個(gè)溫度值，分別是23度和25度。究竟實(shí)際溫度是多少呢？相信自己還是相信溫度計(jì)呢？究竟相信誰(shuí)多一點(diǎn)，我們可以用他們的協(xié)方差(covariance)來判斷。因?yàn)镵g=5^2/(5^2+4^2)，所以Kg=0.61，我們可以估算出k時(shí)刻的實(shí)際溫度值是：23+0.61*(25-23)=24.22度?？梢钥闯?，因?yàn)闇囟扔?jì)的協(xié)方差(covariance)比較?。ū容^相信溫度計(jì)），所以估算出的最優(yōu)溫度值偏向溫度計(jì)的值。

卡爾曼濾波的缺點(diǎn)、案例

1. 線性假設(shè)

缺點(diǎn)：經(jīng)典卡爾曼濾波假設(shè)系統(tǒng)和測(cè)量模型是線性的。這意味著它不能直接處理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)或測(cè)量模型中存在非線性的情況。

具體例子：假設(shè)你在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中使用卡爾曼濾波來跟蹤一輛車輛的位置。車輛在高速行駛時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)行為，如急轉(zhuǎn)彎或加速，這些行為可能導(dǎo)致系統(tǒng)模型和測(cè)量模型出現(xiàn)非線性。經(jīng)典卡爾曼濾波無(wú)法處理這種非線性，導(dǎo)致估計(jì)不準(zhǔn)確。為了解決這個(gè)問題，可以使用擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF），它通過線性化非線性模型來處理這些情況，但仍然可能面臨一些挑戰(zhàn)。

2. 高計(jì)算復(fù)雜性

缺點(diǎn)：在高維系統(tǒng)中，卡爾曼濾波的計(jì)算和存儲(chǔ)需求可能較高。這會(huì)導(dǎo)致計(jì)算效率降低，尤其是在資源受限的設(shè)備上。

具體例子：假設(shè)你在一個(gè)復(fù)雜的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中使用卡爾曼濾波，系統(tǒng)需要同時(shí)跟蹤多個(gè)目標(biāo)（如其他車輛、行人等），并且每個(gè)目標(biāo)的狀態(tài)包含位置、速度、加速度等多個(gè)維度。在這種情況下，系統(tǒng)的狀態(tài)維度會(huì)非常高，導(dǎo)致卡爾曼濾波的計(jì)算和存儲(chǔ)需求大幅增加。如果系統(tǒng)資源有限（例如處理器性能較低），可能會(huì)導(dǎo)致實(shí)時(shí)處理性能下降，影響系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性。

3. 對(duì)模型精度敏感

缺點(diǎn)：卡爾曼濾波對(duì)系統(tǒng)模型和測(cè)量噪聲的精度非常敏感。如果模型參數(shù)設(shè)置不準(zhǔn)確或噪聲估計(jì)不準(zhǔn)確，濾波器的性能會(huì)顯著下降。

具體例子：假設(shè)你在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中使用卡爾曼濾波來估計(jì)車輛的速度。如果你對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型（如加速度變化）和測(cè)量噪聲（如傳感器噪聲）的估計(jì)不準(zhǔn)確，濾波器可能會(huì)產(chǎn)生不準(zhǔn)確的速度估計(jì)。比如，傳感器噪聲被低估，濾波器可能會(huì)對(duì)噪聲不夠敏感，從而導(dǎo)致速度估計(jì)的誤差增大，影響整體系統(tǒng)的決策和安全性。

卡爾曼濾波雖然在很多場(chǎng)景中表現(xiàn)出色，但其線性假設(shè)、高計(jì)算復(fù)雜性以及對(duì)模型精度的敏感性是其主要缺點(diǎn)。對(duì)于非線性系統(tǒng)和高維系統(tǒng)，可能需要采用擴(kuò)展卡爾曼濾波或無(wú)跡卡爾曼濾波等改進(jìn)方法，以更好地解決這些問題。

存在問題

1、融合模型的錯(cuò)位和信息丟失

錯(cuò)位和信息丟失：相機(jī)和LiDAR的內(nèi)外在差異很大，兩種模態(tài)的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行坐標(biāo)對(duì)齊。傳統(tǒng)的前融合和深度融合方法利用標(biāo)定信息將所有LiDAR點(diǎn)直接投影到相機(jī)坐標(biāo)系，反之亦然。然而由于架設(shè)位置、傳感器噪聲，這種逐像素的對(duì)齊是不夠準(zhǔn)確的。因此，一些工作利用周圍信息進(jìn)行補(bǔ)充以獲取更好的性能。此外，在輸入和特征空間的轉(zhuǎn)換過程中，還存在一些其他信息的丟失。通常，降維操作的投影不可避免地會(huì)導(dǎo)致大量信息丟失，如將3D LiDAR點(diǎn)云映射為2D BEV圖像中則損失了高度信息。因此，可以考慮將多模態(tài)數(shù)據(jù)映射到另一種專為融合設(shè)計(jì)的高維空間，進(jìn)而有效的利用原始數(shù)據(jù)，減少信息損失。更合理的融合操作：當(dāng)前許多方法使用級(jí)聯(lián)或者元素相乘的方式進(jìn)行融合。這些簡(jiǎn)單的操作可能無(wú)法融合分布差異較大的數(shù)據(jù)，因此難以擬合兩個(gè)模態(tài)間的語(yǔ)義紅狗。一些工作試圖使用更復(fù)雜的級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)來融合數(shù)據(jù)并提高性能。在未來的研究中，雙線性映射等機(jī)制可以融合具有不同特點(diǎn)的特征，也是可以考慮的方向。

2、傳感器固有問題（域偏差和分辨率沖突）

域偏差和分辨率與現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng)景和傳感器高度相關(guān)。這些缺陷阻礙了自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí)模型的大規(guī)模訓(xùn)練和實(shí)時(shí)。

域偏差：在自動(dòng)駕駛感知場(chǎng)景中，不同傳感器提取的原始數(shù)據(jù)伴隨著嚴(yán)重的領(lǐng)域相關(guān)特征。不同的攝像頭有不同的光學(xué)特性，而LiDAR可能會(huì)從機(jī)械結(jié)構(gòu)到固態(tài)結(jié)構(gòu)而有所不同。更重要的是，數(shù)據(jù)本身會(huì)存在域偏差，例如天氣、季節(jié)或地理位置，即使它是由相同的傳感器捕獲的。這就導(dǎo)致檢測(cè)模型的泛化性受到影響，無(wú)法有效適應(yīng)新場(chǎng)景。這類缺陷阻礙了大規(guī)模數(shù)據(jù)集的收集和原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)的復(fù)用性。因此，未來可以聚焦于尋找一種消除域偏差并自適應(yīng)集成不同數(shù)據(jù)源的方法。分辨率沖突：不同的傳感器通常有不同的分辨率。例如，LiDAR的空間密度明顯低于圖像的空間密度。無(wú)論采用哪種投影方式，都會(huì)因?yàn)檎也坏綄?duì)應(yīng)關(guān)系而導(dǎo)致信息損失。這可能會(huì)導(dǎo)致模型被一種特定模態(tài)的數(shù)據(jù)所主導(dǎo)，無(wú)論是特征向量的分辨率不同還是原始信息的不平衡。因此，未來的工作可以探索一種與不同空間分辨率傳感器兼容的新數(shù)據(jù)表示系統(tǒng)。

我國(guó)應(yīng)用最多的融合算法

在中國(guó)，自動(dòng)駕駛感知融合方法以后融合和集中式融合為主，特別是在需要高精度和實(shí)時(shí)性的場(chǎng)景中。分布式融合和深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的融合也逐漸受到重視，特別是在大規(guī)模和復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中。

許多國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛公司（如百度Apollo、蔚來等）使用后融合來綜合處理來自激光雷達(dá)、攝像頭和毫米波雷達(dá)的數(shù)據(jù)。

Apollo 感知融合模塊能支持對(duì)攝像頭、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)傳感器感知的結(jié)果進(jìn)行目標(biāo)級(jí)融合。

參考

Q.P.Chen, Y.F. Xie, S.F. Guo, et al., Sensing system of environmental perceptiontechnologies for driverless vehicle : A review of state of the art andchallenges. Sensors and Actuators: A Physical, 2021. Doi: https://doi.org/10.1016/j.sna.2021.112566.

[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/470588787 [2] Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey

[3]?Apollo開放平臺(tái)文檔 - Apollo感知融合能力介紹

[4]?https://blog.csdn.net/buptgshengod/article/details/118276954

柚子快報(bào)邀請(qǐng)碼778899分享：自動(dòng)駕駛-多傳感器融合

http://yzkb.51969.com/

文章鏈接