具身智能与多传感器融合感知综述 I 核心观点 - 具身AI通过物理实体载体实现动态环境中的自主决策，是突破AGI发展瓶颈的关键路径[6] - 多传感器融合感知(MSFP)通过整合相机/LiDAR/毫米波雷达等异构数据，解决单一传感器在复杂环境中的局限性[7][12] - 现有研究存在数据异构性、时空异步性、传感器故障等核心挑战，需开发新型融合方法与跨模态对齐技术[12][69] II 传感器与数据集 - 相机数据：提供丰富颜色/纹理特征但受光照条件影响显著，恶劣天气下性能下降50%以上[13] - LiDAR数据：输出高精度3D点云但存在稀疏性问题，雨雾天气中有效探测距离缩短30-40%[13] - 毫米波雷达：在恶劣天气保持稳定性能，可直接测速但点云稀疏度比LiDAR高5-8倍[13] - 主流数据集： - nuScenes包含140万张图像+39万次LiDAR扫描，覆盖23个物体类别[16] - Waymo Open包含126万3D边界框，涵盖昼夜/雨天等多场景[17] - KITTI提供14,999帧数据，标注精度达厘米级[14][15] III 融合方法分类 - 点级融合：通过投影实现像素-点云对齐，PointPainting方法将分割掩码特征标注到LiDAR点[25] - 体素级融合：AutoAlign框架实现动态特征对齐，无需依赖精确投影矩阵[24] - 区域级融合：AVOD网络处理BEV和RGB图像，生成高分辨率特征图[30] - 多级融合：TransFusion利用Transformer建立跨模态软关联，提升鲁棒性32%[32] IV 多智能体协作 - 协作优势：CoBEVT框架通过轴向注意力模块，使多车系统感知范围扩大2.5倍[38] - 通信优化：When2Com方法减少带宽使用40%，同时保持95%以上的分割准确率[47] - 深度补全：CoCa3D通过共享深度信息，将远距离目标检测准确率提升28%[39] V 时间序列融合 - 密集查询：BEVFormer v2通过两阶段检测架构，无需深度预训练数据[55] - 稀疏查询：Sparse4D系列采用递归方法，计算效率提升60%[56] - 混合查询：UniAD框架集成感知/预测/规划，轨迹预测误差降低22%[59] VI 多模态大模型 - 视觉-语言：Sce2DriveX框架通过LLM实现驾驶决策准确率提升35%[66] - 3D空间理解：LiDAR-LLM将点云转换为语言建模任务，问答准确率达89%[67] - 知识增强：SafeAuto通过多模态基础模型，事故率降低42%[66] VII 未来方向 - 数据生成：采用AIGC技术合成罕见场景数据，填补真实数据集空白[74] - 模型架构：开发几何学习与MM-LLM结合的混合架构，处理不规则传感器数据[76] - 自适应算法：零样本学习方法使模型泛化能力提升50%[76]