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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。

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。

YOLO 9000 使用 YOLO v2 架構，但能夠檢測到 9000 多個類。然而，YOLO 9000 的 mAP 為 19.7%。讓我們看看 YOLO v2 的架構和工作：架構變化與 YOLOv1：與 Fast R-CNN 等最先進的方法相比，以前的 YOLO 架構存在很多問題。它犯了很多本地化錯誤，而且召回率很低。

多模態 AI 崛起多模態 AI 正在打破單一感官的藩籬，使用一個通用 AI 模型科技將多種類型的數據所蘊含的語義信息概念化并作出預測。在 2021 年初，OpenAI 發布了可以根據文本信息生成圖像的 AI 模型 DALL-E。

因此，汽車多模態交互測試成為確保智能座艙交互性能的核心環節。 （一）多模態交互測試的核心內容1. 多模態融合測試在多模態融合測試中，需模擬用戶同時使用多種交互方式的復雜場景，全面檢驗系統對混合指令的解析與執行能力。

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。

本例以汽車控制臂三種工況、加上1階模態下的多目標拓撲優化為例，講述在optistruct中是如何進行多目標拓撲優化，非公式，目的就是快速得到傳遞路徑，與傳統輸入公式傳遞路徑基本上百分九十以上的相似度，如果有需要公式方面的同學也可以聯系我，有相關的資料購買后對于模型中不懂的地方都可以問

修改完classes_path后就可以運行train.py開始訓練了，在訓練多個epoch后，權值會生成在logs文件夾中。訓練結果預測訓練結果預測需要用到兩個文件，分別是yolo.py和predict.py。在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。model_path指向訓練好的權值文件，在logs文件夾里。

Hui Zeng等學者對非結構化網絡物理系統環境交際機器人多模態感知模型進行構建。改進的PSOBT-SVM 在不改變SVM分類器數量的情況下優化了分類精度，并證明了其在多模態觸覺信號分類方面的準確性。3目標識別和跟蹤技術運動物體檢測是識別給定區域或區域中物體的物理運動的任務。

2 模態理論分析根據模態理論，通常將所研究的結構特征處理為質點、剛體及阻尼器構成的系統，并將其離散為有限多個相互彈性聯接的剛體。因此無限多自由度就變為有限多自由度系統。當滿足線性定常系統要求時，系統通用運動數學模型可表示為式中，M、C、K分別為質量、阻尼和剛度矩陣，X為結構振動位移向量。

問題： 工程中因為模態分析可以反應出結構產品的很多問題，因此對模態計算的需求很多。并且資料或經驗等對模態計算有一定的要求，例如模態頻率大于激勵頻率的1.5倍、模態有效質量大于75%等。

關鍵詞：多旋翼無人機;結構振動;低頻;扭轉模態;彎曲模態;現在無人機系統正朝著提高無人機自主能力方向發展，主要集中在提高其智能化水平上，如環境感知[1]、規劃[2,3]和控制[4]等，但是對于無人機結構本身關注的不太多。作為下一代新型交通工具的候選者，多旋翼無人機的安全性和乘坐舒適性無疑是至關重要的，因此，對無人機振動帶來結構性損壞以及噪聲影響也應該得到更加廣泛關注。

一個連續體實際上有無窮多個自由度，有限元分析時將連續的無窮多個自由度問題離散成為離散的有限多個自由度的問題，此時，結構的自由度也就有限了。因此，可以這樣理解，一個自由度對應一階，連續體有無窮多階。像彈簧--質量模型為單自由度系統，故對應的頻率只有一階。兩自由度系統有兩階。一個具體的系統，每一階對應著特定的頻率、阻尼和模態振型。

2.2 計算結果本文采用 HyperMesh 軟件作前處理建模，MSC Nastran 作為求解器計算自由狀態下白車身結構模態，對白車身的振動響應影響相對較大的激勵頻率多集中在低頻域，輸出前 10 階范圍內的固有頻率和振型，各階模態結果如表 1 所示，白車身第一階模態、一階扭轉模態、一階彎曲分析陣型如圖 2—圖 4 所示。其中，白車身第一階模態為頂蓋的橫向擺動，為局部板件結構的振動振型。

質量載荷：當測點較多，而加速度傳感器和數據采集通道有限時，可能需要分批移動傳感器，而傳感器是有重量的，因此，會引起待測結構的質量（附加了傳感器的重量）隨著傳感器的移動變化，從而影響到結構的動態特性。尤其是輕質結構，這個問題更突出。因此，當需要傳感器分批移動測量時，分批移動也有一定的技巧：盡量使傳感器的重量分布到整個結構中去，而不是一個局部小區域。當然也可以使用輕質的傳感器。

將輸入-輸出的頻響函數可以用模態參數表示，彈性體多自由度的離散系統的運動微分方程如下：其中，[M]、[C]、[K]分別為系統的質量、阻尼和剛度；{F}為系統受到的外部載荷。

下面就來看下使用云道智造通用多物理場仿真PaaS平臺Simdroid（伏圖）對“計算機機箱”所做的模態分析案例。 1. 模型說明 幾何：模型由第三方軟件生成，整體尺寸為：長：0.4699m，寬：0.2032m，高：0.3937m。

現階段我們只討論聲學物理場，由于聲學涉及的問題較多，我們僅限于和實際工作中用到的和結構強相關的部分內容，水平有限，同時對聲學理論等理解的也不夠透徹，可能有很多問題，大家有疑問也歡迎多討論。我們分幾篇文章來說明，本篇是聲學分析（3）-濕模態。