多模态感知论文速递 | ICCV, 2023, CRN: Camera Radar Net for Accurate, Robust, Efficient 3D Perception
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摘要
本文创新性地提出了一种新型多模态融合体系CRN,旨在实现高精度、高可靠性和高效能的三维多任务感知系统。该体系通过有效整合各子系统的制约因素，在生成具有语义深度且空间精度高的鸟瞰图场景表示方面展现出显著优势。同时，在实时远距离感知领域以及各类应用任务中，其表现均达到国际顶尖水平。展望未来，在三维感知领域的相机雷达融合研究中，我们期待看到更多创新突破和应用落地。
1. 引言
- 精准可靠的三维感知系统在多个领域发挥着关键作用,如自动驾驶汽车和移动机器人。
- 为了实现可靠的三维感知效果,确保从传感器输入中获取可靠的俯视图特征图对于系统的有效运行至关重要。
- 开发无需过多依赖激光雷达的技术方案,鉴于其高昂的成本、复杂的维护需求以及较低的可靠性。
- 除了解决激光雷达固有的局限性之外,通过视觉技术识别场景中的语义元素（如交通灯和路标）同样能提升系统的性能。
- 检测远处物体对于提升多径距雷达性能同样具有重要意义。
- 整合相机与低成本雷达技术的研究虽然前景广阔但尚未得到充分探索。
2. 相关工作
本节回顾了以下主题的相关文献:
- 基于相机的3D感知
- 基于点的3D感知
- 相机-点3D感知
- 相机-雷达3D感知
3. 相机雷达网(CRN)
本文开发了一个相机雷达融合框架CRN,旨在生成多视角图像和雷达点云的统一鸟瞰图表示,如图2所示。
3.1 前提
本小节介绍了单目3D方法和雷达特征的相关背景。
3.2 基于雷达的视图转换(RVT)
RVT通过稀疏但精确的雷达测量来帮助将图像特征从透视图转换到鸟瞰图,以解决图像中距离信息缺失的问题。
3.3 多模态特征聚合(MFA)
MFA通过其独特的注意力机制来融合图像与雷达特征图
3.4 训练目标和任务头
生成的鸟瞰图特征图用于下游任务,包括3D检测、跟踪和BEV分割。
4. 实验
- 在nuScenes数据集上开展实验。
- 在3D目标识别、追踪及BEV分割任务方面展现出最先进水平。
- 即使单一传感器输入失效,仍能保持稳定的性能。
- 相较于仅依靠摄像头的方法,相比而言计算开销非常小,从而实现了远程实时感知能力。
5. 结论
- CRN通过结合摄像头和雷达技术来构建具有语义丰富性和详细的空间信息的俯视图场景展示。
- 在多个领域展现卓越性能，并特别适合对远距离实时感知的需求。
- 期待未来能推动相机与雷达结合在三维感知方面的研究发展。
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