多模态感知融合技术背景 - 单一传感器如摄像头、激光雷达或毫米波雷达的感知能力难以满足复杂场景需求 自动驾驶、机器人导航和智能监控等领域快速发展推动多传感器融合技术应用[1] - 多传感器融合通过优势互补构建更全面鲁棒的环境感知系统 摄像头提供丰富语义信息和纹理细节 激光雷达生成高精度三维点云提供准确距离和深度信息 毫米波雷达在恶劣天气下穿透性强能稳定探测物体速度和距离且成本相对较低[1] - 传感器融合实现全天候全场景可靠感知 显著提高自动驾驶鲁棒性和安全性[1] 多模态感知融合技术演进 - 技术从传统融合方式向端到端融合和基于Transformer架构演进 传统融合分为早期融合（输入端拼接原始数据计算量巨大）、中期融合（传感器数据初步特征提取后融合不同模态特征向量目前主流方案）和晚期融合（传感器独立感知决策层面结果融合可解释性强但难以解决信息冲突）[2] - 基于Transformer的端到端融合是当前最前沿方向 通过跨模态注意力机制学习不同模态数据深层关系 实现高效鲁棒的特征交互 端到端训练减少中间模块误差累积 直接从原始传感器数据输出感知结果如三维目标框[2] - 技术已广泛应用于L2-L4级自动驾驶系统 包括高精度地图构建、全场景鲁棒感知和自动泊车等领域[2] 技术挑战 - 传感器标定是首要难题 需确保不同传感器在空间和时间上的高精度对齐[3] - 数据同步问题需解决传感器帧率不一致和时延不同步情况[3] - 核心研究方向是设计更高效鲁棒的融合算法 有效利用处理不同传感器数据的异构性和冗余性[3] 课程体系与安排 - 课程周期为12周在线小组科研加2周论文指导再加10周论文维护期 共24周[4][14] - 课程内容涵盖经典论文、前沿论文和代码实现 包括创新点、baseline、数据集以及选题方法、实验方法、写作方法、投稿建议[4][11] - 参考时间安排共14周 每周课时1-1.5小时 从课题概览到未来发展方向全面覆盖[21][23] 学习资源与要求 - 提供多模态数据集包括ADUULM-360、nuScenes、KITTI等公开数据集[18][19] - 提供Baseline代码取决于具体应用 包括多模态3D目标检测、BEV视角下Transformer融合以及基于点云图像的多模态融合等开源项目[19][21] - 必读论文包括Multi-View 3D Object Detection for Autonomous Driving、PointPillars、BEVFormer等5篇核心论文[22] 硬件与基础要求 - 最好具备4张4090显卡或以上设备性能的机器 最低不少于2张4090显卡设备 可考虑租赁云服务器[15] - 需具备深度学习基础 对多模态融合算法有简单了解 熟悉掌握Python语法以及PyTorch使用 最好具备Linux系统下开发调试能力[15] - 需完成在线1v1面试 学习Python编程语言入门和深度学习与PyTorch框架等先修课程[15] 课程产出与价值 - 学员将产出论文初稿、项目结业证书 并根据优秀程度获得推荐信[20] - 课程交付价值包括科研流程、写作方法和论文初稿[31] - 提供科研论文idea、数据集和Baseline代码三大核心资源[33]