雷达学报

作者：王秉路, 靳杨, 张磊, 郑乐, 周天飞

单位：1.西安建筑科技大学信息与控制工程学院 西安 710399；2.北京理工大学信息与电子学院 北京 100081；3.西北工业大学自动化学院 西安 710129；4.北京理工大学计算机学院 北京 100081；

关键词：自动驾驶, 协同感知, 3D目标检测, 多模态融合, 智能交通系统

基金：中国博士后科学基金(2022M710393, 2022TQ0035)

该文提出了一种新的多模态协同感知框架，通过融合激光雷达和相机传感器的输入来增强自动驾驶感知系统的性能。首先，构建了一个多模态融合的基线系统，能有效地整合来自激光雷达和相机传感器的数据，为后续研究提供了可比较的基准。其次，在多车协同环境下，探索了多种流行的特征融合策略，包括通道级拼接、元素级求和，以及基于Transformer的融合方法，以此来融合来自不同类型传感器的特征并评估它们对模型性能的影响。最后，使用大规模公开仿真数据集OPV2V进行了一系列实验和评估。实验结果表明，基于注意力机制的多模态融合方法在协同感知任务中展现出更优越的性能和更强的鲁棒性，能够提供更精确的目标检测结果，从而增加了自动驾驶系统的安全性和可靠性。

来源：2024年第1期

《雷达学报》期刊编辑部

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