21、协作式3D目标检测技术解析

协作式3D目标检测技术解析

1. 引言

在观察世界时，由于视野有限，每个人的观察都会存在一定的偏差。就像盲人摸象的寓言一样，每个盲人仅能摸到大象身体的一部分，并基于有限的观察来感知大象。但如果他们能够相互协作、共享信息，就可能更接近大象的真实模样。

在机器学习和计算机视觉领域经过数十年的努力，单智能体感知在2D/3D目标检测、跟踪和分割等方面取得了显著成功。然而，由于个体视角的限制，它仍然存在一些不可避免的局限性，例如遮挡和远距离问题。

幸运的是，随着通信技术的快速发展，智能体之间能够共享更多信息，从而催生了协作感知这一新兴领域。协作感知使多个智能体能够相互共享互补的感知信息，促进更全面的感知。它为从根本上克服单智能体感知的诸多局限性提供了新的方向，在包括车联网辅助自动驾驶、多机器人仓库自动化系统和多无人机搜索救援等广泛的现实应用中，都迫切需要相关的方法和系统。

在众多感知任务中，3D目标检测旨在确定给定场景中每个前景物体的3D位置和类别，这对于探索物理空间至关重要，已成为大多数自动驾驶、机器人和视频监控系统的基石技术之一。我们特别关注协作式3D目标检测，主要有两个原因：
- 大多数智能体在3D空间中移动和观察，自然应该能够理解和共享3D信息。3D物理空间是多个智能体协作的基础，本质上，若不考虑3D空间，遮挡和远距离问题就不会出现。智能体需要理解的是物理空间，而非自身的测量结果。
- 3D目标检测领域需要新的发展方向。目前基于单个智能体的技术已相对成熟，大多数当前的进展需要大量的数据和计算资源，而非科学思维。协作式3D目标检测为探索该领域提供了一种全新的方法。

2. 协作式3D目标检测的意义