摘 要: 近年来,自动驾驶因其在提升道路安全、提高交通效率等方面展现出巨大的潜力而受到越来越多的关 注. 在现代自动驾驶系统中,感知系统扮演着至关重要的角色,其目标是准确地估计周围环境的状态,并为预测和规 划提供可靠的观测信息. 其中,3D目标检测作为感知系统的重要组成部分,旨在预测自动驾驶车辆周围物体的位置、 大小和类别. 本文归纳了近年来自动驾驶领域中3D目标检测的研究进展,从单模态检测和多模态融合检测两个角度 出发,介绍了使用不同传感器进行单模态方法和多模态融合方法的优势和不足. 此外,本文还对比了各种代表性算法 在公共数据集上的性能,总结了当前常用训练策略,并讨论了该领域未来的发展趋势. 关键词: 自动驾驶;3D目标检测;单模态;多模态融合

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自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。完全的自动驾驶汽车仍未全面商用化,大多数均为原型机及展示系统,部分可靠技术才下放至商用车型,但有关于自驾车逐渐成为现实,已经引起了很多有关于道德的讨论。

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