从传统融合迈向端到端融合，多模态感知的出路在哪里？

⼀、课题简介⭐

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空间对齐的难题，并与下游任务无缝连接；晚期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，如三维目标框，从而更好地捕捉动态信息并提升整体性能。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。然而，这一领域仍面临诸多挑战。

传感器标定是首要难题，确保不同传感器在空间和时间上的高精度对齐是融合成功的关键。此外，数据同步问题也需要解决，以应对传感器帧率不一致和时延不同步的情况。更重要的是，如何设计更高效、更鲁棒的融合算法，以有效利用和处理不同传感器数据的异构性和冗余性，是未来研究的核心方向。这些技术的不断突破，将为自动驾驶的商业化落地提供坚实的基础。

关键词：多模态特征提取；端到端自动驾驶；传感器融合；视觉表征学习

⼆、课程⽬的

• 解决只了解零散知识，没有清晰的体系的问题，帮助同学系统掌握指定方向的重点理论知识，同时做适当拓展，让学员对指定方向内容形成更清晰的体系；

• 解决没有方向，动手能力差，无法复现论文，帮助同学将模型理论与代码实践相结合，协助同学开发设计新模型铺垫基础；能让学员将baseline深化拓展，形成自己的论文；

• 解决⽂章不会写、写了不会投的问题，帮助同学积累⼀套论⽂写作⽅法论、获得修稿指导与投稿建议。

三、招⽣⼈数⭐

6⼈/期（⾄多8人）

四、招⽣对象⭐

• 本硕博，希望获取论文创新思路；

• 申硕申博、国外留学，提升简历含金量；

• 有科研需求，想融会贯通的使用算法模型，了解前沿进展和方向；

• 从事人工智能领域工作，想系统提升算法理论，高效掌握算法设计及创新思路，快速了解论文撰写技能；

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五、课程收获

经典论⽂、前沿论⽂和代码实现——创新点、baseline、数据集——选题⽅法、实验⽅法、写作⽅法、投稿建议

1. 12周【在线小组科研】+2周【论文指导】+10周【论文维护期】。

2. 获得对经典及前沿的典型论⽂的分析⽅法，理解重点算法与原理、清晰不同算法的优劣势，也促使⾃⼰对研究idea的思考；

3. 即使⾃⼰没有想到合适的idea，也能得到⽼师提供的idea从⽽进⾏后续的研究过程（导师会给每位同学都准备⼀个idea）；

4. 获得Coding能⼒的增强，在⽼师准备的baseline代码和可⽤数据集上更⾼效展开研究和实验⼯作；

5. 获得论⽂写作、⾃查、修改的⽅法论，以及关于投稿的⼀些建议；

6. 撰写出⼀篇论⽂初稿（⾃⼰完全投⼊课程的学习与实践中，将可能会产出⼀篇不错的论⽂）。

六、招生要求⭐

基础要求

• 具备深度学习基础，对于多模态融合算法有简单了解，熟悉掌握python语法，以及PyTorch的使用。

• 完成与老师在线的1v1面试

基础补⻬

• Python编程语言入门

• 深度学习与PyTorch框架

• 入学基础先修课（随到随学）：补充基础知识、强化后期课程理解能力，减轻学习负担

硬件要求

• 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显卡的设备。

• 可以考虑租赁云服务器。

软件要求

• 掌握基本的编程语言(python等),具备基础编程能力.

• 熟练使用PyTorch等深度学习框架的调用和调试.

• 最好具备Linux系统下开发调试的能力.

学习要求

• 每周上课前按时阅读相关资料并完成相关作业。

• 作业必须在规定时限内完成。

• 课上积极参与讨论、交流。

• 应该全勤。若晚交作业、上课请假等必须提前1⽇通知班主任和导师并说明理由。

• 保持学术诚信，拒绝剽窃。

• 每次课后⾃学时⻓⾄少1-2⼩时。

七、课程亮点

1. “2+1”式优质授课师资，更全面的学习支持

• 项目采用“1+1”教学服务团队，为同学带来全方位的学习支持。

• 导师由名校教授、研究院、行业导师担任，领衔授课；

• 在此之上，配备经验丰富的科研论文班主任，全程跟踪监督项目进展，解决同学学习过程中的每个所需。

• 全学习周期服务更专业的科研体验

• • 依据多年累积的教研经验，项目精心设计了每个学习阶段的教学支持，保证学习效果。

  • 这一学习经历从项目正式开始前就已展开，导师将先对同学个人基础知识水平进行测试，并有针对性地帮助同学进行学术通识准备，以更好地开展项目；

  • 项目开始后，主讲导师将根据同学个人特点，进行教学指导，并基于评估系统对每位同学的表现进行密切跟踪，通过便捷的问题反馈机制及时优化教学流程；

  • 项目后期，在同学准备项目报告时，导师将带领同学进行学术知识复习与回顾，并对报告内容进行指导。

  • 同时，对于非学术性问题(上课时间、线上软件操作流程等)将由班主任老师进行服务解决，以便同学更加专注于学术知识的研究

• 高学术标准更深刻的项目收获

• • 项目均配备科学制定的《学员守则》与《学员表现评估体系》，让学员在理解学术诚信重要性的同时，提前感受高标准学术经历的魅力。

  • 项目结束后，同学将有丰富、立体、全面的产出与收获，从申请材料、个人经历的角度更高效地助力申博申硕留学等申请与就业。

  • 产出包括论文初稿、项目结业证书、看学生优秀程度给推荐信。

  八、课程大纲⭐

  • 提供数据集：

  数据集来自于公开数据集，根据具体的任务来需用。

  如本课题的多模态特征融合任务，可采用较为通用的多模态数据集ADUULM-360，nuScenes，KITTI等。

  • 提供Baseline代码：

  Baseline取决于具体的应用。

  多模态 3D 目标检测:

  https://github.com/bostondiditeam/MV3D
  https://github.com/chaytonmin/Awesome-BEV-Perception-Multi-Cameras

  BEVFormer: BEV 视角下的 Transformer 融合:

  https://github.com/zhiqi-li/BEVFormer
  https://github.com/ADLab-AutoDrive/BEVFusion

  基于点云图像的多模态融合:

  https://github.com/EPVelasco/lidar-camera-fusion
  https://github.com/nesl/radar-camera-fusion-depth

  • 必读论文：

  1. Multi-View 3D Object Detection for Autonomous Driving
     https://arxiv.org/abs/1611.07759

  2. PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds
     https://arxiv.org/abs/1812.05784

  3. BEVFormer: Learning Bird's-Eye-View Representation from Multi-Camera Videos with Transformer
     https://arxiv.org/abs/2203.17270

  4. Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey
     https://arxiv.org/abs/2202.02703

  5. BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird's-Eye View Representation
     https://arxiv.org/abs/2205.13542

  参考时间安排：

  *以下为参考课表，最终时间安排以实际通知为准

  	WEEK	课程主题	课时(小时)	课程内容/阶段产出
  1	Week1	先导课	1--1.5	介绍课题应用和课程安排
  2	Week2	课题概览与科研路径介绍	1--1.5	本课题科研论文的发展、各创新点和算法的对比
  3	Week3	选题讨论	1--1.5	确定每位同学的研究Idea
  4	Week4	传统模块化自动驾驶感知系统介绍	1--1.5	详解传统自动驾驶的模块化感知架构
  5	Week5	多模态融合的演进：从数据到特征介绍	1--1.5	深入探讨多模态融合技术的不同演进阶段
  6	Week6	BEV 视角下的多模态融合介绍	1--1.5	详解当前最前沿的多模态融合范式——鸟瞰图（BEV）
  7	Week7	基于 Transformer 的端到端多模态融合	1--1.5	详解介绍如何将Transformer架构应用于多模态感知融合
  8	Week8	激光-视觉深度融合技术	1--1.5	深入讲解激光雷达与摄像头的深度融合技术
  9	Week9	雷达-视觉-激光三元融合技术	1--1.5	聚焦毫米波雷达、视觉和激光雷达的三元融合
  10	Week10	多模态融合数据集与评价指标	1--1.5	介绍用于多模态融合研究的几个重要数据集以及评价指标，数据集包括nuScenes、Waymo Open Dataset和KITTI
  11	Week11	多模态融合应用与挑战	1--1.5	探讨多模态融合技术在实际应用中的具体场景，如高精度地图构建、自动泊车、以及恶劣天气下的鲁棒驾驶
  12	Week12	未来发展方向与展望	1--1.5	探讨如何利用自监督学习和生成式模型来弥补标注数据的稀缺性，如何探索多任务学习和知识蒸馏等技术来优化模型的效率
  13	Week13	论文写作方法论	1--1.5	点评指导论文框架和草稿
  14	Week14	课题汇报与投稿意见	1--1.5	讲解关于论文选会选刊、投稿的方式

  九、服务方式

  • 班主任：督学，跟进学习进度。

  十、上课平台

  • 腾讯会议直播+小鹅通回放

  十一、Q&A

  • Q1：没有基础怎么办？

  A：前期课程安排为基础为主，实在跟不上，提供基础课程与前训论文，可在课下学习基础内容或读论文。

  • Q2：我自己有课题，老师可以单独指导我这部分嘛？

  A：不可以，老师不会指导非课程安排的方向，但如果方向差不多是可以做迁移的，学完我们的课用自己的数据集进行训练

  • Q3：课程有效期及服务有效期是多久？

  A：授课周期为3.5-4个月，答疑周期为6个月

  • Q4：我们的课程能交付给学员比较大的价值是什么？

  A：科研流程，写作方法，论文初稿

  
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  十二、联系与咨询