随着自动驾驶、机器人导航和智能监控等领域的快速发展，单一传感器（如摄像头、激光雷达或毫米波雷达）的感知能力已难 以满足复杂场景的需求。 为了克服这一瓶颈，研究者们开始将激光雷达、毫米波雷达和摄像头等多种传感器的数据进行融合，构建一个更全面、更鲁棒 的环境感知系统。这种融合的核心思想是优势互补。摄像头提供丰富的语义信息和纹理细节，对车道线、交通标志等识别至关 重要；激光雷达则生成高精度的三维点云，提供准确的距离和深度信息，尤其在夜间或光线不足的环境下表现优异；而毫米波 雷达在恶劣天气（如雨、雾、雪）下穿透性强，能稳定探测物体的速度和距离，且成本相对较低。通过融合这些传感器，系统 可以实现全天候、全场景下的可靠感知，显著提高自动驾驶的鲁棒性和安全性。 当前的多模态感知融合技术正在从传统的融合方式，向更深层次的端到端融合和基于Transformer的架构演进。 传统的融合方式主要分为三种：早期融合直接在输入端拼接原始数据，但计算量巨大；中期融合则是在传感器数据经过初步特 征提取后，将不同模态的特征向量进行融合，这是目前的主流方案，例如将所有传感器特征统一到 鸟瞰图（BEV） 视角下进 行处理，这解决了不同传感器数据 ...