基于Transformer的架构

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为什么多模态感知会是自驾不可或缺的方案...
自动驾驶之心· 2025-09-06 18:01
最近车圈又上演 "大佬互怼" 名场面!马斯克最新暴论:激光雷达和雷达让自动驾驶更不安全... 作为一个深耕自驾的技术自媒体,自动驾驶之心对此有着自己的看法。激光雷达可以提供超长感知距离的 "安全 冗余",帧率不断提升带来的的 "实时感知",再到恶劣环境适应性的 "抗干扰保障",再到空间感知能力的 "三维 认知",激光雷达的核心硬件参数都精准命中了自动驾驶的感知痛点。这些硬件特性并非孤立存在,而是相互协 同:高帧率确保动态捕捉的实时性,高稠密点云提供细节支撑,三维感知构建全局认知,结合恶劣环境下的稳定 表现, 再结合视觉感知共同构成了多传感器融合的 "可靠工作能力"。而基于多传感器融合的算法也是国内高端 智能驾驶量产的主流范式~~ 而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 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 ...