數據集：

多模態融合是感知自動駕駛系統的一項基本任務，最近引起了許多研究人員的興趣。然而，由于原始數據噪聲大、信息利用率低以及多模態傳感器的無對準，達到相當好的性能并非易事。本文對現有的基于多模態自動駕駛感知任務方法進行了文獻綜述。分析超過50篇論文，包括攝像頭和激光雷達，試圖解決目標檢測和語義分割任務。與傳統的融合模型分類方法不同，作者從融合階段的角度，通過更合理的分類法將融合模型分為兩大類，四小類。此外，研究了當前的融合方法，就潛在的研究機會展開討論。
最近，用于自動駕駛感知任務的多模態融合方法發展迅速，其從跨模態特征表示和更可靠的模態傳感器，到更復雜、更穩健的多模態融合深度學習模型和技術。然而，只有少數文獻綜述集中在多模態融合方法本身的方法論上，大多數文獻都遵循傳統規則，將其分為前融合、深度（特征）融合和后融合三大類，重點關注深度學習模型中融合特征的階段，無論是數據級、特征級還是提議級。首先，這種分類法沒有明確定義每個級別的特征表示。其次，它表明，激光雷達和攝像頭這兩個分支在處理過程中始終是對稱的，模糊了激光雷達分支中融合提議級特征和攝像頭分支中融合數據級特征的情況。綜上所述，傳統的分類法可能是直觀的，但對于總結最近出現的越

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【camera-lidar】自动驾驶相机-激光雷达融合方案综述的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。