多模态感知融合技术背景与核心优势 - 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自动驾驶、机器人导航和智能监控等复杂场景的需求[1] - 多模态传感器融合通过结合激光雷达、毫米波雷达和摄像头的优势实现优势互补：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并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且能稳定探测物体速度和距离[1] - 传感器融合系统可实现全天候全场景下的可靠感知 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路径 - 传统融合方式分为三种：早期融合在输入端拼接原始数据但计算量巨大 中期融合将不同模态特征向量融合并统一到鸟瞰图视角 晚期融合在决策层面进行结果融合但难以解决信息冲突[2] - 基于Transformer的端到端融合成为最前沿方向 通过跨模态注意力机制学习不同模态数据间深层关系 实现更高效鲁棒的特征交互[2] - 端到端训练方式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 更好捕捉动态信息并提升整体性能[2] 多模态感知融合应用与挑战 - 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] - 面临三大核心挑战：传感器标定需确保不同传感器空间和时间上的高精度对齐 数据同步需解决传感器帧率不一致和时延不同步 融合算法需更高效处理不同传感器数据的异构性和冗余性[3] 课程体系结构与核心内容 - 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 总时长24周[4][14] - 课程内容覆盖经典论文与前沿论文分析 代码实现与创新点研究 baseline与数据集应用 选题方法、实验方法、写作方法及投稿建议[4][11] - 采用"2+1"式师资配置与全学习周期服务 配备科学制定的学员守则与表现评估体系[18][21] 技术实践资源与要求 - 提供多模态数据集包括ADUULM-360、nuScenes和KITTI等公开数据集[19][20] - 提供Baseline代码仓库覆盖多模态3D目标检测、BEV视角Transformer融合及点云图像融合等多个方向[23] - 硬件要求最好具备4张4090显卡或以上设备性能 最低不少于2张4090显卡 也可考虑租赁云服务器[15] 学员收获与产出目标 - 学员将获得经典及前沿论文分析方法 理解重点算法与原理 清晰不同算法优劣势[14] - 课程将提供研究idea 每位同学都能获得导师准备的具体idea方向[14] - 最终产出包括论文初稿、项目结业证书 并根据学生优秀程度提供推荐信[21] 课程安排与学习要求 - 详细课程安排包含14周专项主题：从课题概览与科研路径介绍 到BEV视角多模态融合 再到基于Transformer的端到端融合 最后涵盖论文写作方法与投稿意见[23][25] - 学习要求包括具备深度学习基础 熟悉Python语法和PyTorch使用 最好具备Linux系统开发调试能力[15] - 必须完成在线1v1面试 每周上课前按时阅读资料并完成作业 课后自学时长至少1-2小时[21]

多模态感知融合技术背景与优势 - 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，推动多传感器数据融合技术发展[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深度信息，毫米波雷达在恶劣天气下穿透性强可稳定探测物体速度和距离[1] - 传感器融合技术使系统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 - 传统融合方式分为早期融合（输入端拼接原始数据计算量大）、中期融合（传感器数据初步特征提取后融合特征向量，是主流方案）和晚期融合（传感器独立感知后决策层面融合，可解释性强但难以解决信息冲突）[2] - 当前最前沿方向是基于Transformer的端到端融合，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[2] - 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，更好捕捉动态信息并提升整体性能[2] 多模态感知融合技术应用与挑战 - 多模态感知融合技术已广泛应用于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[2] - 技术面临挑战包括传感器标定难题（确保不同传感器空间时间高精度对齐）、数据同步问题（应对传感器帧率不一致和时延不同步）以及高效鲁棒融合算法设计[3] - 未来研究核心方向是有效利用处理不同传感器数据的异构性和冗余性，技术突破为自动驾驶商业化落地提供基础[3] 多模态感知融合研究资源 - 多模态特征融合任务可采用通用多模态数据集ADUULM-360、nuScenes、KITTI等[14] - 提供多模态3D目标检测、BEV视角下Transformer融合、基于点云图像多模态融合等Baseline代码资源[15] - 必读论文包括Multi-View 3D Object Detection for Autonomous Driving、PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds等经典前沿研究[16][18]