基于BEV视角的多传感融合3D目标检测

3D目标检测是自动驾驶在道路环境感知任务中的重要环节,现有主流框架通过搭载多种感知设备获取多模态的数据信息来实现多传感融合检测;传统相机与激光雷达的传感器融合过程中存在几何失真,以及信息优先级不对等,导致传感融合的3D目标检测性能不足;对此,提出了一种基于鸟瞰视角(BEV)的多传感融合3D目标检测算法;利用提升-展开-投射(LSS)方式,获取图像的潜在深度分布建立图像在BEV空间下的特征;采用PV-RCNN的集合抽象法建立点云在BEV空间下的特征;该算法在统一的BEV共享空间中设计了低复杂度的特征编码网络融合多模态特征实现3D目标检测;实验结果表明,所提出的算法在检测精度上相较于纯激光方法提升4.8%,相较于传统的融合方案减少了47%的参数,并保持了相近的精度,较好地满足了自动驾驶系统道路环境感知任务的检测要求。