在现代自动驾驶领域中，感知系统是不可或缺的，它可以准确评估周围环境的状态，从而实现知情预测和规划。本研究重点研究了感知系统的鲁棒性、准确性和延迟性在实际情况下的评估，通过对基于摄像头、LiDAR 和多模态的 3D 物体检测算法进行全面评估，特别是在 KITTI-C 和 nuScenes-C 等数据集上进行公平比较，发现多模态的 3D 检测方法表现出更强的鲁棒性，并引入了一个新的分类系统以提高文献的清晰度。本调查旨在为当前三维物体检测算法在实际应用中的能力和限制提供更实用的视角，从而引导未来的研究朝向鲁棒性为中心的发展。

Jan, 2024

本文综述了自动驾驶技术中感知系统中重要的一环 - 三维物体检测的研究进展以及应用，包括基于激光雷达和基于相机的方法，并分析了各自的优缺点和潜在的应用场景。

Jun, 2022

本文探讨了在自动驾驶系统中，如何使用不同的传感器进行环境检测，并比较了使用不同传感器的准确性表现，结果表明虽然传感器融合可以获得更准确的检测结果，但仅使用激光雷达可以在减少通道负担的同时实现类似的结果。

Apr, 2021

本研究针对自动驾驶的核心传感器进行研究，发现同时融合相机和 LiDAR 两种模式可以显著提升其性能。然而，由于当前数据集来自于昂贵的数据收集车辆，无法完全反映真实数据分布。 因此，我们提出了一种系统性的鲁棒性基准测试工具包，并在 nuScenes 和 Waymo 中建立了鲁棒性基准测试，针对当前的融合方法进行综合性分析。最后，我们提出了一种高效的鲁棒性训练策略。

May, 2022

本研究提出了一种使用单目摄像头和 LiDAR 数据结合的机器学习技术，通过以国际排名领先的二维物体探测器生成的锥体区域来分割 LiDAR 点云，从而检测运动平台周围的车辆的 3D 边界框参数， 最终验证集准确率达到 87.1％。

May, 2021

无人驾驶车辆中的目标检测与跟踪任务主要依靠相机和 LiDAR 等多种传感器，本研究在使用 LiDAR 点云的新编码方式基础上，通过推断自动驾驶车辆附近不同类别物体的位置，实现了对场景中物体位置和方向的预测。

Dec, 2023

本文研究了自动驾驶系统中车辆安全性的提高、深度学习基础的障碍物检测和分割、雷达传感器和摄像头传感器的融合，以及在车辆感知中的数据集、度量、挑战和开放性问题，这些元素对于提高自动驾驶系统的普及率具有重要意义。

Mar, 2023

本论文评述了无人驾驶中基于深度学习的感知技术的发展，介绍了传感器融合技术在提升高精度和鲁棒性感知能力中的关键地位，重点介绍了雷达和相机传感器融合在物体检测和语义分割问题中，探索了该领域中的各种挑战和潜在的研究方向以及数据集和融合方法的互动网站。

Apr, 2023

本文综述了目前 LiDAR 技术在自动驾驶汽车领域所处的状态，涉及了从激光发射器到其光束扫描机制等组件，以及该技术处理感知数据的特定流程，其中探讨了模型驱动方法和新兴的深度学习解决方案，最后总结了该技术的局限性和面临的挑战及趋势。

Apr, 2020

该论文提出一种基于鸟瞰视角融合学习的无锚定框物体检测系统，融合雷达和光学雷达的特征来估计可能的目标，并采用新颖交互式变形模块来进一步提高性能。在最近发布的牛津雷达机器人车数据集上进行测试，该系统在 0.8 IoU 下的性能显着优于最佳现有技术方法，可在清晰和雾天下分别提高 14.4％和 20.5％的平均精度。

Nov, 2022