上海大学团队提出摄像机-雷达融合框架，解决自动驾驶中3D物体检测难题

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在自动驾驶领域， 3D 目标检测对于准确感知周边环境至关重要。传统方法依赖于摄像机传感器，虽然能提供丰富的视觉信息，但在远距离分辨率降低、低光照条件等情况下就会遇到问题。另一方面，雷达传感器在感知速度和距离方面表现优异，受恶劣天气条件影响较小，但提供的点云信息稀疏，且不包含语义信息。这些局限性妨碍了目标检测的准确性和鲁棒性。 多传感器融合并不容易 为了克服单一传感器的局限，多传感器融合是不错的选择。如果能够将摄像机和雷达的数据进行融合，就可以利用两种传感器的优势并弥补它们的局限性。融合摄像机和雷达数据所面临的挑战源于它们模态之间的差异。摄像机捕获 2D 视觉图像，而雷达提供 3D 稀疏点云数据（一般认为高度信息不够准确）。这些差异使得直接组合数据并提取有意义的特征变得很困难。 ………………………………