18、多传感器融合在目标检测与跟踪中的应用

多传感器融合在目标检测与跟踪中的应用

在自动驾驶领域，多传感器融合技术对于实现精准的目标检测与跟踪至关重要。它能够整合不同传感器的优势，为自动驾驶车辆提供更全面、准确的环境感知信息。本文将深入探讨多传感器融合的相关挑战、解决方案以及在目标检测与跟踪中的具体应用。

多传感器融合的挑战与解决方案

多传感器融合过程中面临着诸多挑战，如不同传感器数据的不一致性、传感器同步问题等。针对这些挑战，研究人员提出了多种有效的解决方案。
- 特征级融合
- 多视图融合网络 ：通过将3D提案投影到不同视图的特征图上，提取多区域特征，并使用拼接和逐元素平均的方式进行整合，以细化最终提案。
- AVOD算法 ：以LiDAR点云生成的BEV地图和RGB图像作为输入，分别通过特征提取网络生成高分辨率的全尺度特征图。区域提案网络（RPN）和第二阶段检测网络共享这些特征图，RPN利用多模态输入的高分辨率特征生成初步提案，然后分别裁剪LiDAR和图像特征中的ROI区域，对这两个区域的特征进行逐元素平均操作，生成融合的ROI特征，最终基于融合特征细化准确的定向3D边界框。
- MMF算法 ：不仅进行特征级融合，还对提案进行细化。点级融合后的BEV特征图可以为每个BEV体素预测多个3D检测结果，经过非极大值抑制（NMS）和分数过滤后，可获得少量高质量的3D检测结果和相应的2D检测结果。然后将图像ROI和BEV定向ROI内的特征进行拼接和处理，得到更准确的2D和3D检测框。
- 其他特征级融合方法 ：还