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介紹（Introduction）

背景：自動駕駛系統配備了多種傳感器，提供互補的信號。但是不同傳感器的數據表現形式不同。

自動駕駛系統配備了多樣的傳感器。例如，Waymo的自動駕駛車輛有29個攝像頭、6個雷達和5個激光雷達。 **不同的傳感器提供互補的信號：**例如，攝像機捕捉豐富的語義信息，激光雷達提供精確的空間信息，而雷達提供即時的速度估計。因此，多傳感器融合對于準確可靠的感知具有重要意義。**來自不同傳感器的數據以根本不同的方式表示：**例如，攝像機在透視圖中捕獲數據，激光雷達在3D視圖中捕獲數據。

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1. 核心目標與創新?

目標? 解決多模態傳感器（攝像頭、激光雷達等）在3D感知任務中的異構數據融合難題，實現高效、通用的多任務學習（如3D檢測、BEV分割）
核心創新?

?統一BEV表示將多模態特征映射到共享的鳥瞰圖（BEV）空間，保留幾何結構（激光雷達優勢）和語義密度（攝像頭優勢）
?優化BEV池化通過預計算和間隔縮減技術，將BEV池化速度提升40%以上
?全卷積融合解決激光雷達與攝像頭BEV特征的空間錯位問題，提升融合魯棒性

2. 技術框架與關鍵模塊?

圖片.png

?2.1 多模態特征提取

?傳感器輸入
?攝像頭多視角圖像（透視視圖）
?激光雷達點云數據（3D視圖）
?模態專用編碼器
?攝像頭 2D卷積神經網絡（如ResNet）提取圖像特征
?激光雷達 3D稀疏卷積網絡（如VoxelNet）提取點云特征

?2.2 統一BEV表示構建

?攝像頭到BEV的轉換
?深度分布預測顯式預測每個像素的離散深度分布（避免幾何失真）
?特征投影沿相機射線將像素特征分散到離散3D點，通過BEV池化聚合特征（見圖1）
?優化加速預計算相機內外參矩陣，減少實時計算開銷
?激光雷達到BEV的轉換直接通過體素化將點云映射到BEV網格

?2.3 全卷積特征融合

?融合策略
?通道級聯將攝像頭和激光雷達的BEV特征拼接，輸入全卷積網絡（FCN）
?空間對齊補償通過可變形卷積或注意力機制緩解特征錯位問題

?2.4 多任務頭設計

?3D物體檢測基于融合后的BEV特征，采用Anchor-free或CenterPoint范式預測邊界框
?BEV地圖分割全卷積解碼器輸出語義分割結果（如車道線、可行駛區域）

?3. 性能優勢與實驗驗證

? 3.1 基準測試結果（NuScenes數據集）

?任務	?模型類型	?性能指標	?BEVFusion優勢
3D物體檢測	純攝像頭模型	mAP: 35.1%	?mAP: 68.5%（+33.4%）
3D物體檢測	純激光雷達模型	mAP: 65.2%	?mAP: 68.5%（+3.3%）
BEV地圖分割	純攝像頭模型	mIoU: 44.7%	?mIoU: 50.7%（+6.0%）
BEV地圖分割	純激光雷達模型	mIoU: 37.1%	?mIoU: 50.7%（+13.6%）

?3.2 效率對比

?計算成本 BEVFusion的計算量僅為同類多模態模型的50%（1.9倍低于純激光雷達模型）
?推理速度優化后的BEV池化使端到端延遲降低40%

?4. 與傳統方法的對比分析

?4.1 早期融合 vs. 晚期融合

?方法	?優勢	?劣勢
早期融合（特征級）	保留原始數據信息	異構特征難以對齊（如幾何失真）
晚期融合（決策級）	模態獨立性高	語義信息丟失，任務性能受限
?BEVFusion	?統一BEV空間平衡幾何與語義	需優化特征對齊與計算效率

?4.2 其他多模態模型對比

?PointPainting 將攝像頭語義注入點云，但依賴激光雷達主導，無法充分發揮攝像頭優勢
?TransFusion 基于Transformer的融合，計算復雜度高，實時性差

?5. 局限性與未來方向

?局限性
?動態場景適應性 BEV靜態假設可能影響運動物體感知
?傳感器依賴性仍需激光雷達提供幾何先驗
?未來方向
?純視覺BEV泛化探索無激光雷達的BEV感知（如4D標注數據增強）
?時序融合引入多幀BEV特征提升動態場景理解

?總結

BEVFusion通過統一的BEV表示空間和高效融合機制，解決了多模態傳感器在幾何與語義任務中的權衡問題，成為自動駕駛多任務感知的標桿框架其設計范式為后續研究提供了重要啟發 ?**“統一表示+輕量優化”是多模態融合的核心方向**

關鍵字：自動駕駛引用地址：面向自動駕駛的多任務多傳感器高效融合框架技術詳解

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