已开源｜清华大学发布：首个融合4D雷达的多模态协同感知数据集，35万标注框！

原创 于 2025-03-25 19:09:01 发布 · 1.5k 阅读 · 14 ·
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#3D目标检测

导读
V2X-Radar 是一个创新的多模态数据集，它首次将4D雷达技术融入到车辆对一切（V2X）的合作感知研究中。V2X-Radar 数据集由清华大学车辆与出行学院联合其他机构共同收集，包含了丰富的真实世界驾驶场景，如不同的天气条件和光照时段，以及多种挑战性的交通路口情况。

3月15日，研究人员对论文进行了更新，增加了数据采集场景多样性展示、传感时间同步方案等内容。基于这些最新内容，我们对论文进行了详细解读。这些更新进一步验证了V2X-Radar数据集在4D Radar多模态融合和多样化场景方面的优势，助力突破车路协同感知边界。

©️【深蓝AI】编译

本文由paper一作——Lei Yang投稿发布！

论文标题：V2X-Radar: A Multi-modal Dataset with 4D Radar for Cooperative Perception

论文作者：Lei Yang，Xinyu Zhang，Jun Li，Chen Wang，Zhiying Song，Tong Zhao，Ziying Song，Li Wang，Mo Zhou，Yang Shen，Kai Wu，Chen Lv

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.10962

代码仓库：https://github.com/yanglei18/V2X-Radar

数据集主页：http://openmpd.com/column/V2X-Radar

1.研究背景

环境感知是自动驾驶的关键技术之一，当前单车智能方案在视角盲区与探测距离约束下仍存在显著安全隐患。这类技术瓶颈本质源于：单一车载传感器的观测视角限制了全局环境信息获取，直接影响路径规划的可靠性。车路协同通过多视角数据融合，为突破单车智能安全边界提供了全新技术路线。

研究证实，该技术可有效扩大自动驾驶感知范围并消除视觉盲区。然而现有主流的协同感知数据集（如OpenV2V、V2X-Sim、DAIR-V2X）存在结构性缺陷：仅融合Camera与LiDAR数据，忽略了4D Radar在复杂气象条件下的不可替代优势。尽管 K-Radar、Dual-Radar 等单车数据集已验证该传感器在雨雾场景中的环境适应性，但在协同感知领域，多模态数据集中4D Radar传感器的缺失已成为技术发展的主要制约因素。

2.数据集亮点

多模态融合：车端平台与路侧单元均配备激光雷达（LiDAR）、4D 毫米波雷达（4D Radar）和多视角相机（Multi-view Cameras），LiDAR可输出稠密点云数据，精确还原物体的几何形状、位置和轮廓，支持厘米级测距。4D Radar输出相对稀疏的点云数据，由于毫米波信号（77GHz/79GHz）穿透能力强，因而对雨、雪、雾极端气象条件具备较强鲁棒性。Multi-view Cameras输出高分辨率图像，提供丰富的上下文语义信息。

多样化场景：数据采集涵盖多种气候条件（晴朗、降雨、雾霭、雪天）及不同时间段（白昼、黄昏、夜晚）的场景，特别聚焦于对单车自动驾驶构成严峻考验的复杂交叉路口场景。这些场景中存在的视线遮挡和盲区问题，为协同感知研究提供了宝贵的长尾场景数据。

多任务支持：数据集进一步细分为三个数据子集，其中V2X-Radar-C支持协同感知任务，V2X-Radar-I支持路侧感知任务，V2X-Radar-V支持车端感知任务。

综上，V2X-Radar数据集与现有协同感知数据集的优势对比情况如表1所示。

3.数据采集平台

数据采集系统由车端平台（图2(a)）与路侧单元（图2(b)）组成，均配备激光雷达（LiDAR）、4D 毫米波雷达（4D Radar）和多视角相机（Multi-view Cameras）。系统通过GPS/IMU实现厘米级定位，辅助车路初始点云配准，并集成C-V2X通信单元支持实时数据交互，具体参数见表2。

4.传感器时空同步

时间同步：为实现车端平台与路侧单元上的不同传感器在相同的时间基准，车端平台与路侧单元均接收来自GPS 卫星的GNSS 信号，并将其时钟设置为统一的GNSS 信号时钟，并基于时间同步盒对各传感器统一授时，实现原理如图7所示。

空间同步：包括单一平台上多模态传感器之间的静态外参标定（标定效果如图3），车端平台与路侧单元之间的动态空间同步（同步效果如图4）。

5.数据集采集与标注

数据采集：基于15小时的多源协同采集数据（总计540,000帧），构建了覆盖多种天气（晴/雨/雾/雪）及全时段光照条件（白昼/黄昏/夜间）的基准数据集（见图9），该数据集特别包含了具有挑战性的典型路口场景（见图8）。

数据标注：通过人工筛选，从中提取出40个典型协同感知序列构成V2X-Radar-C子数据集，并进一步扩展形成两个子数据集；通过补充10个单一车端视角序列构建V2X-Radar-V车端感知数据子集，以及新增10个单一路侧视角序列组成V2X-Radar-I路侧感知数据子集。标注数据总计包含20,000帧LiDAR点云、40,000帧高清图像以及20,000帧4D Radar点云数据。数据集对五类交通参与者——轿车、卡车、公交车、骑行者及行人——进行了精确的三维边界框标注，累计标注数量达到350,000个。

6.任务定义

■ 6.1. 单端3D目标检测任务

指利用单一平台（路侧单元或车载设备）的传感器数据完成3D物体识别。

单端3D目标检测面临两大核心挑战：

  • 单模态编码：需分别实现相机图像的三维几何映射、LiDAR点云的高效特征提取、4D雷达（含速度信息）的稀疏数据表征，确保各模态独立感知精度。
  • 多模态融合：需解决跨模态时空对齐（坐标系/时序同步）、动态场景下的数据错位补偿，以及传感器异常时的鲁棒性保障，实现稳定融合检测。

该任务包含两种典型视角场景：

  • 路侧视角检测：基于V2X-Radar-I数据集，通过部署在道路基础设施的雷达等传感器实现环境目标检测；
  • 车载视角检测：基于V2X-Radar-V数据集，利用车辆自身搭载的传感器完成周围物体的三维感知。

在V2X-Radar-I / V2X-Radar-V单端感知子数据集上，基于不同的模态数据，现有相关感知方法的性能表现情况如表3 / 表4所示。基于表中数据分析可知：基于LiDAR的方法取得了最高性能；尽管基于 4D Radar的方法处理的是相对稀疏的点云数据，但仍优于基于Camera的方法；基于Camera的方法受限于无法利用深度信息，其效果不如基于LiDAR和 4D Radar的方法。

■ 6.2. 车路协同3D目标检测任务

指融合车载与路侧传感器的数据，以自车为核心进行三维环境感知，从而突破单视角的遮挡限制并增强远距离检测能力。车路协同3D目标检测任务存在以下技术挑战：

  • 空间异步挑战：车端平台实时定位误差导致其与路侧单元间的动态空间同步存在误差。当进行跨平台多源传感器数据空间对齐时，这种系统级坐标偏差会引发针对同一被观测物体，来自不同平台传感器的点云数据存在显著的空间错位现象，进而影响协同感知算法的性能表现。
  • 时序异步挑战：在有限通信带宽限制下，车路平台之间的数据传输过程会引发网络延迟，造成实际参与融合的车端平台与路侧单元数据不处于同一时刻，即无法避免的时间异步。在动态场景下，这种时间异步会使得运动目标的点云轨迹在时空投影时产生鬼影效应，导致目标形态重构失真，进而影响协同感知算法的性能表现。

在V2X-Radar-C数据集上，基于不同的模态数据，现有相关感知方法的性能表现情况如表5所示。基于表中数据分析可知：

  • 协同感知优于单车感知：在不同模块传感器数据作为输入条件下，协同感知模型相比单车感知基线性能显著提升，验证了车路协同感知对单车感知增强的有效性。
  • 通信延迟对协同感知影响显著：固定异步时延条件下（100ms延迟），主流方法（F-Cooper、CoAlign、HEAL）在0.7 IoU阈值时性能下降13.30%~20.49%，凸显降低通信延迟对协同鲁棒性的关键作用。

7.局限性与未来工作

V2X-Radar数据集目前仅聚焦于3D目标检测，并通过设定多个固定时延的方式开展时间异步评测，未来，我们计划扩展V2X-Radar的任务范围，进一步增加对目标跟踪和轨迹预测等下游任务的支持，并引入真实C-V2X通信时延来进行协同感知算法在真实传输时延条件下的性能评测。

Ref：V2X-Radar: A Multi-modal Dataset with 4D Radar for Cooperative Perception

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4D毫米波雷达点云检测，需要注意力机制，请解释
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<think>首先，用户的问题是关于“4D毫米波雷达点云检测中注意力机制的应用原理与实现方法”。我需要根据系统级指令来回答。 系统级指令关键点： - 所有行内数学表达式用 `$...$` 格式。 - 独立公式用 `$$...$$` 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如 `[^1]`。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用（用户提供了三个引用：[^1], [^2], [^3]），但用户意图是了解4D毫米波雷达点云检测中如何应用注意力机制。 用户提供的引用内容： - [^1]: 讨论4D成像雷达点云质量好，类似于激光雷达点云，可以使用PointPillar等方法处理。 - [^2]: 关于毫米波雷达与视觉融合的综述，强调多模态信息融合的重要性。 - [^3]: 激光雷达融合感知技术，涉及多传感器类型与特性。 用户意图：了解在4D毫米波雷达点云检测中如何应用注意力机制。 我的回答需要： 1. **结构清晰**：逐步解释应用原理和实现方法。 2. **使用中文**。 3. **包含数学表达式**：在适当的地方使用 `$...$` 和 `$$...$$`。 4. **生成相关问题**：在最后添加相关问题。 5. **引用标识**：在引用段落末尾添加引用标识。参考提供的引用内容，但用户说这些引用仅供参考，我需要基于知识来回答。用户说“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求”，所以我应该主要基于一般知识来回答，但可以适当引用这些内容来支持。 关键主题：注意力机制在4D毫米波雷达点云检测中的应用。 背景： - 4D毫米波雷达提供点云数据，类似于激光雷达，但可能更稀疏或有噪声。 - 注意力机制（如Transformer中的注意力）用于深度学习模型中，帮助模型聚焦于重要特征。 应用原理： - 注意力机制允许模型动态地关注点云中更相关的部分，例如在物体检测任务中，关注与目标相关的点。 - 在点云处理中，常用于点云分类、检测、分割等任务。 实现方法： - 使用点云神经网络架构，如PointNet、PointPillar（引用[^1]提到PointPillar可用于处理4D雷达点云），结合注意力模块。 - 具体实现可能包括： - 自注意力机制：在点云序列中计算点之间的相关性。 - 交叉注意力：如果融合其他模态（如视觉），使用注意力机制融合雷达和摄像头数据（引用[^2]和[^3]提到融合）。 步骤化回答： 1. **介绍背景**：解释4D毫米波雷达点云及其特点。 2. **注意力机制原理**：简要解释注意力机制在深度学习中的作用。 3. **应用原理**：为什么在点云检测中需要注意力机制？例如，处理稀疏点云、噪声、关注关键区域。 4. **实现方法**：描述具体模型架构，如基于Transformer的点云处理模型。 5. **举例**：给出伪代码或简单代码示例。 6. **引用支持**：自然地融入引用。 数学表达式： - 例如，注意力机制的公式：$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $，其中 $Q$ 是查询，$K$ 是键，$V$ 是值。 - 使用 `$$...$$` 表示独立公式。 生成相关问题： - 在最后添加相关问题，如“如何优化注意力机制在噪声点云中的性能？”等。 最终回答结构： - 引言：简述主题。 - 原理部分。 - 实现部分。 - 结论。 - 相关问题。</think>### 4D毫米波雷达点云检测中注意力机制的应用原理与实现方法 在自动驾驶和智能感知系统中，4D毫米波雷达（又称4D成像雷达）通过提供高分辨率点云数据（包括距离、方位角、仰角和速度信息），显著提升了环境感知能力[^1]。然而，点云数据往往存在稀疏性、噪声和冗余问题，这给目标检测带来了挑战。注意力机制（Attention Mechanism）作为一种深度学习技术，能动态地聚焦于点云中的关键区域，提升检测精度和鲁棒性。下面我将逐步解释其应用原理和实现方法，确保回答结构清晰且基于可靠知识。 #### 1. **应用原理** 注意力机制的核心是让模型自动学习输入数据的权重分布，从而突出重要特征并抑制噪声。在4D毫米波雷达点云检测中，其应用原理主要包括以下几点： - **动态特征选择**：点云数据通常表示为点集 $\{p_i | i=1,2,\dots,N\}$，其中每个点 $p_i$ 包含坐标 $(x_i, y_i, z_i)$ 和速度 $v_i$ 等信息。注意力机制通过计算点之间的相关性，为每个点分配权重 $\alpha_i$，使模型更关注与目标检测相关的点（如车辆或行人附近的点），忽略噪声或背景点。这可以表示为： $$ \alpha_i = \text{softmax}\left( \frac{\mathbf{q}_i \cdot \mathbf{k}_j}{\sqrt{d}} \right) $$ 其中 $\mathbf{q}_i$ 和 $\mathbf{k}_j$ 分别是查询向量和键向量，$d$ 是特征维度，$\text{softmax}$ 函数确保权重归一化[^1]。这种机制能有效处理点云的不均匀分布，提升检测的召回率。 - **多模态融合增强**：4D毫米波雷达常与摄像头等传感器融合（引用[^2]和[^3]提到多模态信息融合的重要性）。注意力机制可作为桥梁，实现雷达点云与视觉图像的交叉注意力（Cross-Attention）。例如，雷达点云提供位置和速度信息，摄像头提供纹理和颜色信息，注意力机制学习两者之间的关联权重，生成更鲁棒的融合特征。这解决了单一传感器在恶劣天气（如雨雾）下的局限性[^2]。 - **处理稀疏性和噪声**：4D毫米波雷达点云虽比传统雷达稠密，但仍弱于激光雷达（引用[^1]指出其点云质量接近激光雷达但可能有噪声）。注意力机制通过自注意力（Self-Attention）模块，在点云内部建立长距离依赖，捕捉全局上下文。例如，在目标检测任务中，模型能识别远处小物体的关键点，避免因点云稀疏导致的漏检。 原理优势：注意力机制提升了模型的可解释性和泛化能力，适用于复杂场景如城市道路或高速公路[^1]。 #### 2. **实现方法** 实现注意力机制在4D毫米波雷达点云检测中，通常基于点云深度学习框架（如PointNet++或PointPillar），并集成Transformer架构。以下分步说明核心实现方法，包括模型架构和关键代码示例。 ##### 步骤1: 数据预处理 - 输入点云 $\mathbf{P} \in \mathbb{R}^{N \times D}$，其中 $N$ 是点数，$D$ 是特征维度（如 $D=4$ 对应 $(x,y,z,v)$）。 - 标准化点云坐标，并添加额外特征（如反射强度），以增强表示能力[^1]。 ##### 步骤2: 构建注意力模块 - 使用Transformer编码器，集成自注意力和交叉注意力： - **自注意力层**：计算点云内部权重。每个点的特征 $\mathbf{f}_i$ 通过线性变换得到查询 $\mathbf{q}_i$、键 $\mathbf{k}_i$ 和值 $\mathbf{v}_i$。注意力输出为： $$ \mathbf{f}_i^{\text{attn}} = \sum_{j=1}^{N} \alpha_{ij} \mathbf{v}_j, \quad \text{where} \quad \alpha_{ij} = \text{softmax}\left( \frac{\mathbf{q}_i^T \mathbf{k}_j}{\sqrt{d_k}} \right) $$ 其中 $d_k$ 是键的维度。这增强了点云的结构信息[^1]。 - **交叉注意力层**（可选，用于多模态融合）：如果融合视觉数据，雷达点云作为查询 $\mathbf{Q}$，图像特征作为键 $\mathbf{K}$ 和值 $\mathbf{V}$。输出融合特征 $\mathbf{F}_{\text{fusion}}$ 用于后续检测任务[^2]。 ##### 步骤3: 端到端检测模型 - 模型架构示例：基于PointPillar（引用[^1]提到其适用于4D雷达点云），加入Transformer模块。 - 首先，使用PointNet提取点特征。 - 然后，通过多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）聚合全局信息。 - 最后，连接检测头（如YOLO或CenterPoint）输出目标边界框和类别。 - 损失函数：结合分类损失（如交叉熵）和回归损失（如Smooth L1），优化检测精度。 ##### 代码示例 以下是一个简化的PyTorch实现伪代码，展示如何在点云检测模型中集成自注意力机制。代码基于PointPillar架构，并添加了Transformer层。 ```python import torch import torch.nn as nn from torch.nn import MultiheadAttention class PointCloudAttention(nn.Module): def __init__(self, feature_dim, num_heads): super().__init__() self.attention = MultiheadAttention(embed_dim=feature_dim, num_heads=num_heads) self.norm = nn.LayerNorm(feature_dim) def forward(self, x): # x: point cloud features [N, D], N为点数, D为特征维度 x = x.unsqueeze(0) # 添加批次维度 [1, N, D] attn_output, _ = self.attention(x, x, x) # 自注意力计算 attn_output = attn_output.squeeze(0) # 移除批次维度 [N, D] return self.norm(attn_output + x.squeeze(0)) # 残差连接 class RadarDetectionModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim=4, num_classes=3): super().__init__() self.feature_extractor = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 128) ) self.attention = PointCloudAttention(feature_dim=128, num_heads=4) self.detection_head = nn.Linear(128, num_classes * 6) # 输出6个参数/类别 (x,y,z,w,h,l) def forward(self, points): # points: 输入点云 [N, 4] (x,y,z,v) features = self.feature_extractor(points) # [N, 128] attn_features = self.attention(features) # 应用注意力 outputs = self.detection_head(attn_features) # 检测输出 return outputs ``` **实现要点**: - **性能优化**：在实际应用中，可使用稀疏卷积（如MinkowskiEngine）加速点云处理，并添加位置编码（Positional Encoding）增强空间信息[^1]。 - **训练数据**：使用公开数据集如nuScenes或RADIATE，包含4D雷达点云和标注，训练模型端到端。 - **挑战与解决**：注意力机制可能增加计算开销，可通过知识蒸馏或量化压缩优化；噪声点云下，添加Dropout层防止过拟合[^2]。 #### 总结 注意力机制在4D毫米波雷达点云检测中，通过动态权重分配和多模态融合，显著提升了目标检测的准确性和鲁棒性，尤其适用于自动驾驶的复杂环境。实现时，需结合点云专用架构和Transformer模块，并优化数据预处理和模型训练[^1][^2]。未来方向包括轻量化注意力设计和实时部署。
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