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基于U-Net与IPM的多模态融合方法
资料介绍
1. 技术背景与总体架构
在自动驾驶环境感知任务中，图像与LiDAR传感器数据的融合是提升环境理解精度的关键技术。本文提出一种基于U-Net结构的跨模态特征融合方案，通过逆透视变换（Inverse Perspective Mapping, IPM）将图像特征上采样至鸟瞰图（BEV）空间，实现与LiDAR点云特征的有效拼接。该方法能够充分利用图像的语义信息和LiDAR的空间几何信息，为下游任务（如目标检测、路径规划）提供高质量的特征输入。
2. U-Net结构的图像特征提取
2.1 U-Net网络架构
采用改进型U-Net结构进行图像特征提取，网络由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成：
编码器模块：通过4个卷积块实现特征下采样，每个卷积块包含2个3×3卷积层（ReLU激活）和1个2×2最大池化层（步长为2）。输入为RGB图像（尺寸H×W×3），输出为1/16分辨率的深层特征图（尺寸H/16×W/16×512）。
解码器模块：采用反卷积操作（Transposed Convolution）进行上采样，同时通过跳跃连接（Skip Connection）融合编码器不同层级的特征。最终输出与输入图像同分辨率的特征图（H×W×256），保留多尺度语义信息。
2.2 图像特征优化
为增强特征判别性，在解码器末端引入注意力机制（如CBAM模块），通过通道注意力和空间注意力加权，突出关键区域（如车道线、交通标志）的特征响应。特征图经过1×1卷积压缩至64通道，得到最终图像特征F_img ∈ R^(H×W×64)。
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