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 BEV 视角下进行处理，这解决了不同传感器数据空间对齐的难题，并与下游任务无缝连接；后融合则是每个传 感器独立完成感知，最后在决策层面进行结果融合，可解释性强但难以解决信息冲突。 在这些基础上， 基于Transformer的端到端融合是当前最前沿的方向 。这种架构借鉴了自然语言处理和计算机 视觉领域的成功经验，通过其跨模态注意力机制，能够学习不同模态数据之间的深层关系，实现更高效、更鲁棒 的特征交互。这种端到端的训练方式减少了中间模块的误差累积，能够直接从原始传感器数据输出感知结果，如 3D目标框，从而更好地捕捉动态信息并提升整体性能。 我们了解到， 不少在读的研究生和博士生都在主攻多模态感知融合方向 ，前面我们推出了端到端和VLA方向的 1V6小班课，很多同学也在咨询我们多传感器融合方向，急需大佬辅导...... 模态感知融 科研2 7 课题背景 为克服单一传感器局限,多模态融合技术通过结合 激光雷达、毫米波雷 ...