數(shù)據(jù)集：

多模態(tài)融合是感知自動駕駛系統(tǒng)的一項基本任務(wù)，最近引起了許多研究人員的興趣。然而，由于原始數(shù)據(jù)噪聲大、信息利用率低以及多模態(tài)傳感器的無對準，達到相當好的性能并非易事。本文對現(xiàn)有的基于多模態(tài)自動駕駛感知任務(wù)方法進行了文獻綜述。分析超過50篇論文，包括攝像頭和激光雷達，試圖解決目標檢測和語義分割任務(wù)。與傳統(tǒng)的融合模型分類方法不同，作者從融合階段的角度，通過更合理的分類法將融合模型分為兩大類，四小類。此外，研究了當前的融合方法，就潛在的研究機會展開討論。
最近，用于自動駕駛感知任務(wù)的多模態(tài)融合方法發(fā)展迅速，其從跨模態(tài)特征表示和更可靠的模態(tài)傳感器，到更復(fù)雜、更穩(wěn)健的多模態(tài)融合深度學(xué)習(xí)模型和技術(shù)。然而，只有少數(shù)文獻綜述集中在多模態(tài)融合方法本身的方法論上，大多數(shù)文獻都遵循傳統(tǒng)規(guī)則，將其分為前融合、深度（特征）融合和后融合三大類，重點關(guān)注深度學(xué)習(xí)模型中融合特征的階段，無論是數(shù)據(jù)級、特征級還是提議級。首先，這種分類法沒有明確定義每個級別的特征表示。其次，它表明，激光雷達和攝像頭這兩個分支在處理過程中始終是對稱的，模糊了激光雷達分支中融合提議級特征和攝像頭分支中融合數(shù)據(jù)級特征的情況。綜上所述，傳統(tǒng)的分類法可能是直觀的，但對于總結(jié)最近出現(xiàn)的越

總結(jié)

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