自动驾驶多模态传感器融合技术详解与案例

多模态融合技术，本质上是指摄像系统与激光雷达实现协同感知，这是自动驾驶感知系统中的核心环节之一，近期在行业内获得了越来越多的关注。然而，实现这一目标的难度不容忽视：原始数据本身包含噪声，信息利用效率偏低，加之不同传感器之间固有的时序与空间偏差，要想达成“完美融合”充满挑战。本文对当前基于多模态的自动驾驶感知方法进行了系统性梳理，涵盖50余篇论文，全面解读了摄像头与激光雷达在目标检测、语义分割等任务上的融合策略。与传统的按融合阶段分类（前融合、特征融合、后融合）不同，本文提出了一种更科学的分类框架，先将融合模型划分为两大类别，再细分为四个子类。同时，对现有方法进行了深入剖析，指出了尚待攻克的关键难点。

近年来，多模态融合在自动驾驶感知领域取得了显著突破，覆盖了跨模态特征表示、传感器可靠性提升，以及更复杂稳健的深度学习融合模型与技术。然而，专门聚焦“多模态融合方法论”本身的综述性研究相对匮乏，绝大多数文献仍沿用前融合、深度（特征）融合、后融合的经典分类，其核心依据是深度学习模型中融合发生的阶段——即数据级、特征级还是提议级。这种分类存在两大缺陷：第一，对各级别特征表示缺乏明确定义；第二，它默认激光雷达与摄像头两个分支在流程中始终对称，从而模糊了“激光雷达分支融合提议级特征，摄像头分支融合数据级特征”这类非对称情形。因此，传统的分类方式虽然直观，却难以适应日益创新融合方法的需求，导致研究者难以从系统化视角发现规律并进行分析。

自动驾驶感知任务的示意如下图所示：

深度学习模型本质上只识别其接收到的输入表示。要让模型高效运行，原始数据需先经由复杂的特征提取器预处理，再馈入模型。

以图像分支为例，大多数现有方法力求保持与下游模块输入一致的原始数据格式。而激光雷达分支则较为复杂，其高度依赖数据格式——不同格式会凸显各异特性，对下游模型设计产生显著影响。因此，本文将点云数据格式归纳为三种：基于点、基于体素和基于二维映射，以适配多样化的深度学习模型。

传统意义上，数据级融合（亦称前融合）通过空间对齐直接合并不同模态的原始传感器数据。特征级融合（深度融合）则是在特征空间中采用级联或元素相乘的方式融合跨模态数据。目标级融合则简单整合各模态模型的预测结果，输出最终决策。

本文提出了一种新型分类体系：将所有融合方法划分为强融合与弱融合两大类。二者之间的关系如下图所示：

为评估性能，本文采用了KITTI benchmark中的3D检测与鸟瞰目标检测任务。以下两张表格分别展示了在KITTI测试集上，多模态融合方法在BEV与3D检测中的实验结果。

根据激光雷达与摄像头数据表示的不同组合阶段，强融合可细分为四个子类：前融合、深度融合、后融合及非对称融合。作为当前研究最密集的融合类型，强融合近年来取得了丰硕成果。

前融合。数据级融合通常将各模态数据在原始数据层面进行空间对齐与投影，直接合并。前融合与之略有不同：在激光雷达侧采用数据级融合，在摄像头侧则可选择数据级或特征级融合。具体示例如下：

激光雷达分支的点云可呈现为反射图、体素化张量、前视图/距离视图/鸟瞰视图，甚至伪点云等形式。这些数据的固有特征各异，与激光雷达主干网高度相关，但除伪点云外，大多通过基于规则的处理生成。此外，与特征空间中的嵌入相比，该阶段的数据仍保留可解释性，因此所有激光雷达数据表示均可直观可视化。

对于图像分支，严格的数据级定义应仅包括RGB或灰度等原始数据，但这过于狭窄且缺乏通用性。因此，此处放宽定义：摄像头数据可来自数据级，也可来自特征级。特别说明，本文将有利于三维目标检测的图像语义分割任务结果视为特征级表示，因为这类“目标级”特征与整体任务的最终目标级提议并非同一层次。

深度融合。深度融合方法在激光雷达分支的特征级进行跨模态数据融合，同时摄像头分支在数据级或特征级上操作。例如，某些方法分别利用特征提取器抓取激光雷达点云与摄像头图像的嵌入表示，再通过一系列下游模块将两种模态的特征融合起来。不过，与其他强融合方法不同，深度融合有时采用级联方式融合特征，从而同时利用原始信息与高级语义信息。示意图如下：

后融合。后融合也称目标级融合，指融合来自各模态管道的输出结果。例如，某些后融合方法同时利用激光雷达点云分支与摄像头图像分支的输出，基于两个模态的结果做出最终预测。两个分支输出的提议数据格式应与最终结果保持一致，但在质量、数量和精度上存在差异。后融合本质上是一种集成方法（ensemble method），利用多模态信息优化最终提议。以下展示了一个后融合实例：

非对称融合。除了前融合、深度融合和后融合外，还存在另一种方法：跨模态分支被赋予不同的处理权限——将一个分支的目标级信息与另一个分支的数据级或特征级信息融合起来，这被定义为非对称融合。在强融合的其他类别中，两个分支的地位近似平等；而非对称融合则至少有一个分支占据主导地位，其他分支仅提供辅助信息来执行最终任务。例如：非对称融合可能提取与其他方法相同的特征，但仅从一个分支获取提议，而后融合则从所有分支获取提议。

与强融合不同，弱融合方法不会直接从分支中获取数据/特征/目标，而是另辟蹊径。基于弱融合的方法通常采用基于规则的手段，用某一模态的数据作为监督信号来指导另一模态的交互。下图展示了弱融合的基本框架：

图像分支中CNN的2D提议可能导致原始激光雷达点云被截成锥体。但与结合图像特征的非对称融合不同，弱融合直接选取选出的原始激光雷达点云输入激光雷达主干网，输出最终提议。

此外，还有一些工作无法简单地归入上述任何融合类型——它们在整体模型框架中采用了多种融合方法，例如深度融合加后融合，或前融合加深度融合。这类方法从模型设计角度看存在冗余，并非融合模块的主流发展方向。

接下来探讨当前待解决的关键问题。

现有融合模型面临两大棘手难题：错对齐与信息丢失。此外，“平融合”（flat fusion）操作也限制了感知任务的性能进一步提升。具体总结如下：

错对齐与信息丢失：传统的前融合与深度融合方法均依赖外部标定矩阵，将激光雷达点直接对应到像素上或反之。但传感器噪声的存在使得逐像素对齐难以达到足够精度，因此引入周边信息作为补充可提升效果。此外，在输入与特征空间的转换过程中还存在其他信息损耗，最常见的是降维操作带来的投影损失——例如将3D激光雷达点云映射至2D鸟瞰图时，大量信息会丢失。若能将两个模态的数据映射至一个专为融合设计的高维表示中，则可更有效地利用原始数据，减少信息损失。

更合理的融合操作：级联与元素相乘等简单操作可能难以有效融合分布差异巨大的数据，两个模态之间的语义鸿沟不易弥合。已有研究尝试采用更复杂的级联结构来融合数据，以提升性能。

前视图单帧图像是自动驾驶感知任务的典型场景，但大多数框架仅利用了有限信息，未在辅助任务上着力以进一步理解驾驶场景。总结如下：

采用更多的潜在信息：现有方法在利用多维度与多来源信息方面尚有欠缺，大部分仍局限于前视图的单帧多模态数据。实际上，还有诸多有价值的信息可供挖掘：语义信息、空间信息、场景上下文。部分模型尝试将图像语义分割任务的结果作为附加特征，另一些则利用神经网络主干中间层的特征。在自动驾驶场景中，许多带有明确语义信息的下游任务（如车道检测、语义分割）都有可能极大提升目标检测任务的性能。因此，未来研究可通过多种下游任务（如检测车道、交通灯、标志）共同构建一个完整的城市场景认知框架，帮助感知任务更出色地完成。此外，当前感知任务主要依赖单帧图像，忽视了时间信息。近期基于激光雷达的方法开始结合帧序列来提升性能。时间序列信息包含序列化的监控信号，相比单帧方法能提供更稳健的结果。

表征学习的自监督：跨模态数据天然包含相互监督的信号——它们源自同一真实场景但不同角度采样。然而，由于缺乏对数据的深入理解，目前还无法充分挖掘各模态之间的协同关系。未来研究可聚焦于如何利用多模态数据进行自监督学习，包括预训练、微调或对比学习。通过应用这些先进机制，融合模型将加深对数据的理解，从而取得更优结果。

域偏差与数据分辨率与真实场景和传感器高度相关，这些缺陷直接阻碍了自动驾驶深度学习模型的大规模训练与落地部署。

域偏差：在自动驾驶感知场景中，不同传感器提取的原始数据均带有域相关特征。不同摄像头系统拥有各自的光学特性，激光雷达也有机械式与固态式的区别。更重要的是，数据本身可能存在域偏差——例如天气、季节或地理位置的变化。这导致检测模型难以顺利适应新场景，泛化能力较差，也影响了大规模数据集的收集与原始训练数据的复用性。

分辨率冲突：不同模态的传感器分辨率往往不一致。例如，激光雷达的空间密度明显低于图像。无论采用何种投影方法，由于缺乏对应关系，总有一部分信息会被丢弃。这可能导致模型被某一特定模态的数据所主导，无论是因为特征向量的分辨率不匹配，还是原始信息本身的不平衡。

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