应对极端天气：利用时间偏移序列增强激光雷达目标检测！

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自动驾驶之星 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之星 ” 这里有一群奋斗在自动驾驶 & 座舱量产第一线的小伙伴等你加入 自动驾驶车辆需要对其周围环境进行准确感知，以确保安全和高效驾驶。基于激光雷达的目标检测是一种广泛用于环境感知的方法，但其性能会受到恶劣天气条件（如雨和雾）的影响。 在这项工作中，作者研究了通过激光雷达传感器生成的连续数据样本来增强激光雷达目标检测模型的鲁棒性，从而采用各种策略。作者的方法利用时间信息来改进激光雷达目标检测模型，而无需进行额外的过滤或预处理步骤。作者将比较10种不同的神经网络架构，这些架构处理包括点云序列在内的点云序列，并引入了一种新颖的增强策略，在训练期间将序列中帧之间的间隔引入时间偏移。 通过实验，作者在恶劣天气条件下的激光点云上评估了所有 ………………………………