多模態感知
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
多模態感知的視頻教程
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多模態感知的實例教程
來源 | 自動駕駛干貨鋪、智車科技
導讀：多模態融合是感知自動駕駛系統的重要任務。本文將詳細闡述基于多模態的自動駕駛感知方法。包括LiDAR 和相機在內的解決對象檢測和語義分割任務。
從融合階段的角度，從數據級、特征級、對象級、不對稱融合對現有的方案進行分類。此外，本文提出了本領域的挑戰性問題并就潛在的研究機會進行開放式討論。
多模態融合感知的背景
單模態數據的感知存在固有的缺陷，相機數據主要在前視圖的較低位置捕獲。在更復雜的場景中，物體可能會被遮擋，給物體檢測和語義分割帶來嚴峻挑戰。
此外，受限于機械結構，激光雷達在不同距離處具有不同的分辨率，并且容易受到大霧和大雨等極端天氣的影響。
因此LiDAR 和相機的互補性使得組合感知方面具有更好的性能。感知任務包括目標檢測、語義分割、深度補全和預測等。我們主要關注前兩個任務。
數據格式
相機提供了豐富的紋理信息的RGB圖像。具體來說，對于每個圖像像素為 (u, v)，它有一個多通道特征向量 F(u,v) = {R, G, B, ...}，通常包含相機捕獲的紅色、藍色、綠色通道或其他手動設計的特征作為灰度通道。
然而，由于深度信息有限，單目相機難以提取，因此在 3D 空間中直接檢測物體相對具有挑戰性。因此，許多方案使用雙目或立體相機系統通過空間和時間空間來利用附加信息進行 3D 對象檢測，例如深度估計、光流等。
激光雷達使用激光系統掃描環境并生成點云。一般來說，大多數激光雷達的原始數據都是四元數，如(x, y, z, r)，其中r代表每個點的反射率。
不同的紋理導致不同的反射率，然而，點的四元數表示存在冗余或速度缺陷。
展開 簡介
多模態融合是感知自動駕駛系統的重要任務。本文將詳細闡述基于多模態的自動駕駛感知方法。包括LiDAR 和相機在內的解決對象檢測和語義分割任務。
從融合階段的角度，從數據級、特征級、對象級、不對稱融合對現有的方案進行分類。此外，本文提出了本領域的挑戰性問題并就潛在的研究機會進行開放式討論。
多模態融合感知的背景
單模態數據的感知存在固有的缺陷，相機數據主要在前視圖的較低位置捕獲。在更復雜的場景中，物體可能會被遮擋，給物體檢測和語義分割帶來嚴峻挑戰。
此外，受限于機械結構，激光雷達在不同距離處具有不同的分辨率，并且容易受到大霧和大雨等極端天氣的影響。
因此LiDAR 和相機的互補性使得組合感知方面具有更好的性能。感知任務包括目標檢測、語義分割、深度補全和預測等。我們主要關注前兩個任務。
數據格式
相機提供了豐富的紋理信息的RGB圖像。具體來說，對于每個圖像像素為 (u, v)，它有一個多通道特征向量 F(u,v) = {R, G, B, ...}，通常包含相機捕獲的紅色、藍色、綠色通道或其他手動設計的特征作為灰度通道。
然而，由于深度信息有限，單目相機難以提取，因此在 3D 空間中直接檢測物體相對具有挑戰性。因此，許多方案使用雙目或立體相機系統通過空間和時間空間來利用附加信息進行 3D 對象檢測，例如深度估計、光流等。
激光雷達使用激光系統掃描環境并生成點云。一般來說，大多數激光雷達的原始數據都是四元數，如(x, y, z, r)，其中r代表每個點的反射率。
不同的紋理導致不同的反射率，然而，點的四元數表示存在冗余或速度缺陷。因此，許多研究人員嘗試將點云轉換為體素或 2D 投影，然后再將其饋送到下游模塊。
展開 多模態融合是感知自動駕駛系統的一項基本任務，最近引起了許多研究人員的興趣。然而，由于原始數據噪聲大、信息利用率低以及多模態傳感器的無對準，達到相當好的性能并非易事。
本文對現有的基于多模態自動駕駛感知任務方法進行了文獻綜述。
分析超過50篇論文，包括攝像頭和激光雷達，試圖解決目標檢測和語義分割任務。與傳統的融合模型分類方法不同，作者從融合階段的角度，通過更合理的分類法將融合模型分為兩大類，四小類。此外，研究了當前的融合方法，就潛在的研究機會展開討論。
最近，用于自動駕駛感知任務的多模態融合方法發展迅速，其從跨模態特征表示和更可靠的模態傳感器，到更復雜、更穩健的多模態融合深度學習模型和技術。然而，只有少數文獻綜述集中在多模態融合方法本身的方法論上，大多數文獻都遵循傳統規則，將其分為前融合、深度（特征）融合和后融合三大類，重點關注深度學習模型中融合特征的階段，無論是數據級、特征級還是提議級。首先，這種分類法沒有明確定義每個級別的特征表示。其次，它表明，激光雷達和攝像頭這兩個分支在處理過程中始終是對稱的，模糊了激光雷達分支中融合提議級特征和攝像頭分支中融合數據級特征的情況。綜上所述，傳統的分類法可能是直觀的，但對于總結最近出現的越來越多的多模態融合方法來說卻很落后，這使得研究人員無法從系統的角度對其進行研究和分析。
如圖是自動駕駛感知任務的示意圖：
深度學習模型僅限于輸入的表示。為了實現該模型，需要在數據輸入模型之前，通過一個復雜的特征提取器對原始數據進行預處理。
至于圖像分支，大多數現有方法保持與下游模塊輸入的原始數據相同的格式。然而，激光雷達分支高度依賴于數據格式，這種格式強調不同的特性，并對下游模型設計產生巨大影響。
展開 這可以通過兩種方法來實現：一是先在圖像空間中完成所有的感知任務，然后將結果映射到向量空間，最后融合多攝像頭的結果；二是先將圖像特征轉換到向量空間，然后融合來自多個攝像頭的特征，最后在向量空間中完成所有的感知任務。
Andrej舉了兩個例子，說明為什么第一種方法是不合適的。首先，由于透視投影，圖像中看起來不錯的感知結果在向量空間中精度很差，尤其是遠距離的區域。如下圖所示，車道線（藍色）和道路邊緣（紅
色）在投影到向量空間后位置非常不準，無法用支持自動駕駛的應用。
圖像空間的感知結果(上)及其在向量空間中的投影(下)
其次，在多目系統中，由于視野的限制，單個攝像頭可能無法看到完整的目標。比如在下圖的例子中，一輛大貨車出現在了一些攝像頭的視野中，但是很多攝像頭都只看到了目標的一部分，因此無法根據殘缺的信息做出正確的檢測，因此后續的融合效果也就無法保證。這其實是多傳感器決策層融合的一個一般性問題。
單攝像頭受限的視野
綜合以上分析，圖像空間感知+決策層融合并不是一個很好的方案。
直接在向量空間中完成融合和感知可以有效地解決以上問題，這也是FSD感知系統的核心思路。
為了實現這個思路，需要解決兩個重要的問題：一個是如何將特征從圖像空間變換到特征空間，另一個是如何得到向量空間中的標注數據。
4.1 特征的空間變換
對于特征的空間變換問題，專欄之前在3D感知的文章中也做了介紹，一般性的做法就是利用攝像頭的標定信息將圖像像素映射到世界坐標系。但這是個病態問題，需要有一定的約束，自動駕駛應用中通常采用的是地平面約束，也就是目標位于地面，而且地面是水平的。
展開 <h2><strong>1）引言</strong></h2><p>在<strong>高校自動駕駛實驗室</strong>里，團隊可能常以 <strong>BEV（Bird’s-Eye View）感知架構</strong>為研究主線。旨在通過相機陣列和激光雷達的數據，在空間上重建統一的車周環境，為下游檢測、分割提供高精度“語義地圖”。然而，一旦相機間的時間同步存在<strong>幾十毫秒及以上的誤差</strong>，BEV 投影的理想模型便可能<strong>失效</strong>，引發一系列典型的問題：</p><p>1、多相機拼接的鳥瞰圖在特征層面出現<strong>撕裂</strong>，導致Transformer或者卷積融合網絡在訓練階段<strong>難以收斂</strong>，損失曲線持續振蕩。</p><p>2、采集到的數據因固有延遲而與真實世界的<strong>時序錯位</strong>，當反投影到激光雷達或 IMU 坐標系時，產生明顯<strong>重影現象</strong>，外參標定<strong>不可重復</strong>。</p><p>3、時延隨實驗次序號<strong>隨機漂移</strong>，致使在離線評估中構建的數據時序關系，無法反映實車運行的真實時序狀態，最終導致科研結論<strong>缺乏可重復性</strong>。</p><p>這些消耗巨量算力與人力的痛點，其根源往往不在于算法本身，而在于數據基石存在缺陷 —— 即傳感器間<strong>缺乏統一可信的時間基準</strong>，導致時序準確性無法保障。</p><p>由此可知，對高校自動駕駛實驗室來說，<strong>穩定的時序精度</strong>是BEV感知科研的關鍵，團隊亟需適配多源異構傳感器的高精度時間同步方案，解決數據撕裂、實驗不可復現等痛點。
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當大模型突破多模態感知與復雜推理瓶頸，具身智能正從“執行工具”進化為“自主智能體”——大模型作為核心“大腦”，為機器人賦予環境理解、自然交互與自主決策能力，徹底重構技術創新邏輯，開啟“認知智能+物理執行”的全新產業周期。
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隨著大模型在多模態感知與復雜推理能力上的突破性進展，具身智能正從簡單的"執行工具"向具備自主決策能力的"智能體"進化。這一轉變不僅重新定義了機器人的能力邊界，更徹底重構了人工智能技術創新的底層邏輯，推動產業進入"認知智能+物理執行"深度融合的全新周期。
技術突破：從感知到決策的跨越式發展
當前，大模型技術已經突破了傳統AI的局限，展現出前所未有的多模態理解能力。
隨著智慧工地與無人化施工技術的推進，隧道施工裝備的數字化轉型已成為行業焦點。近期，在和眾多該類客戶的溝通過程中，我們觀察到了一些被頻繁提到的客戶需求和場景痛點，針對于此，以隧道運輸設備——MSV膠輪車為例，本文為該類客戶量身定制了一套高性能多模態數據采集方案。
本文將從客戶的實際痛點出發，詳細拆解如何在無GPS信號、環境惡劣的隧道場景中，實現高精度、多傳感器的數據融合與采集。
一、 客戶需求與場景痛點
<h2><strong>1）引言</strong></h2><p>在<strong>高校自動駕駛實驗室</strong>里，團隊可能常以 <strong>BEV（Bird’s-Eye View）感知架構</strong>為研究主線。旨在通過相機陣列和激光雷達的數據，在空間上重建統一的車周環境，為下游檢測、分割提供高精度“語義地圖”。然而，一旦相機間的時間同步存在<strong>幾十毫秒及以上的誤差
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[圖片]
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