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多模态融合感知技术前沿.docx
资料介绍
多模态融合感知技术前沿
一、引言
感知是自动驾驶系统的第一个环节，也是决定系统整体性能上限的基础。尽管纯视觉方案在特定条件下表现出色，但在全天候、全场景的可靠感知需求面前，多模态融合感知已成为行业主流技术路线——通过融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达乃至声学传感器等多种传感器的数据，实现超越单一传感器能力边界的鲁棒感知。2025至2026年间，多模态融合感知在技术架构、算法精度和工程部署方面取得了系统性突破。
二、多模态融合的层级与范式
多模态融合根据数据融合的深度可分为三个层级：
数据级融合。 最底层的融合方式，直接将各传感器的原始数据在统一的时空坐标系中对齐融合。例如，将激光雷达的3D点云投影到摄像头图像上，为每个像素赋予深度信息。数据级融合保留了最完整的环境信息，但对传感器标定精度和数据同步的实时性要求极高，计算开销也最大。
特征级融合。 各传感器分别提取特征后，在特征空间中进行融合。基于BEV（鸟瞰视角）的多模态融合是当前最主流的技术路线——摄像头、激光雷达和毫米波雷达的特征被统一映射到BEV空间中进行融合。这种方法在融合精度和计算效率之间取得了较好的平衡，华为乾崑ADS5.0和小鹏XNGP4.0均采用此方案。
决策级融合。 各传感器独立完成目标检测后，在决策层面进行结果融合。这种方法实现简单、传感器解耦度最高，但各传感器独立决策可能导致信息损失的不可逆。决策级融合主要作为高安全等级的冗余备份使用，单路传感器失效时其他传感器仍可独立工作。
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