蓋世汽車訊 機(jī)器人和自動駕駛汽車是技術(shù)領(lǐng)域中增長最快的領(lǐng)域之一，或?qū)⑹构ぷ骱徒煌ㄗ兊酶踩?、更高效。由于機(jī)器人和自動駕駛汽車都需要準(zhǔn)確感知周圍環(huán)境，因此3D物體檢測方法研究領(lǐng)域備受關(guān)注。

大多數(shù)3D物體檢測方法都采用LiDAR傳感器來創(chuàng)建其環(huán)境的3D點(diǎn)云。簡而言之，LiDAR傳感器使用激光束快速掃描和測量源周圍物體和表面的距離。然而，由于激光雷達(dá)對噪聲的高敏感性，單獨(dú)使用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致錯誤，特別是在降雨期間等惡劣天氣條件下。

為了解決這個問題，科學(xué)家們開發(fā)出多模態(tài)3D物體檢測方法，將3D LiDAR數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)攝像頭拍攝的2D RGB圖像相結(jié)合。雖然2D圖像和3D LiDAR數(shù)據(jù)的融合可以帶來更準(zhǔn)確的3D檢測結(jié)果，但它仍然面臨著一系列挑戰(zhàn)，精確檢測小物體仍然很困難。由于校準(zhǔn)不精確或遮擋等問題，如何充分對齊從2D和3D數(shù)據(jù)集中獨(dú)立提取的語義信息很難。

據(jù)外媒報道，在此背景下，由日本立命館大學(xué)（Ritsumeikan University）Hiroyuki Tomiyama教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊開發(fā)出創(chuàng)新方法，使多模態(tài)3D物體檢測更加準(zhǔn)確和且具有魯棒性。相關(guān)論文已發(fā)表于期刊《IEEE Internet of Things Journal》，該方案名為《動態(tài)點(diǎn)像素特征對齊網(wǎng)絡(luò)（Dynamic Point-Pixel Feature Alignment Network，DPPFA?Net）》。

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