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基于点云自动驾驶中的3D目标检测研究进展

  • 2026-07-23 15:24:20
基于点云自动驾驶中的3D目标检测研究进展

1　引言

自动驾驶技术在全球范围内正受到越来越广泛的 关注，它在提升道路安全、提高交通效率、优化城市规 划等方面展现出了巨大潜力，有望从根本上改变交通 部门的运作方式. 人类在驾驶时利用视觉和听觉系统来感知真实的世界，那么自动驾驶汽车呢？如果它们 像人类一样开车，那么它们需要通过传感器来感知周 围环境中的其他交通参与者和障碍物，识别道路上检 测到的目标来规划行进路线［1］. 传感器就像汽车的眼 睛，正是由于车载传感器能够精确地判断障碍物的位 置和运动信息，才能为车辆预知危险、紧急制动及防撞避险提供最直接可靠的信息.感知任务涉及对环境进行 分割、目标检测和跟踪等关键步骤.其中，3D目标检测是 自动驾驶感知领域的研究热点之一，旨在从传感器数据 中准确地识别和定位3D空间中的目标物体［2］，例如汽车、 行人和自行车等，这对于自动驾驶系统来说至关重要.
根据传感器输入形式，可以将3D目标检测算法分 为以下两种架构：基于单模态的方法和基于多模态融 合的方法. 基于单模态［2，3］的方法通常使用单一传感 器作为输入源. 在自动驾驶领域，常见的单一模态包 括激光雷达、毫米波雷达和相机等传感器. 每种传感 器都有着各自的特点和优势，比如，相机通过拍摄高 分辨率的图像，可获取丰富的视觉信息，且硬件成本 很低；激光雷达能够精确探测到目标的距离，随着扫 描线的增加能生成高分辨率的点云数据，并具有良好 的目标边界信息；毫米波雷达则能抵抗雨天、雪天等 恶劣的天气条件，不受颜色、光照等影响，价格相对便 宜. 在实际的自动驾驶情况下，通过单一类型的传感 器进行目标检测是远远不够的. 首先，每种传感器都 有其固有的缺点. 例如，相机易遭受光线强弱及物体遮 挡影响，缺乏距离信息；激光雷达价格昂贵，易受天气影响等；毫米波雷达捕获的点云很稀疏，噪声多. 表1 归纳了自动驾驶中几种典型传感器的优缺点.其次，要 实现真正的自动驾驶，我们需要应对多样化的天气、道 路和交通条件，确保在不同环境下都能提供可靠的感 知结果，依靠单一类型的传感器是难以满足的. 为了克 服单一传感器的局限性，多模态融合成为一种重要的 解决方案. 多模态融合［1，4~7］是指将多个传感器（如相 机、激光雷达、毫米波雷达等）的数据进行融合，以综合 利用它们各自的优势，从而提高目标检测的准确性、鲁 棒性和可靠性.
近年来出现了不少关于3D目标检测的综述文 章［1~5］，与现有的综述相比，本文更全面地阐述了自动 驾驶场景中的单模态和多模态目标检测算法，即对基 于相机、激光雷达、传统毫米波雷达（简称雷达）以及新 兴的4D毫米波雷达（简称4D雷达）的单个传感器检测 和多传感器融合检测进行了分类归纳和典型算法分 析，并对不同自动驾驶场景下各类检测算法的适用性 进行归类. 另外，本文还在公共数据集上对比了不同传 感器的经典算法，并分析了其性能差异. 表2总结了单 模态方法和多模态方法的优缺点.

2　自动驾驶中的3D目标检测

2. 1　单模态的3D目标检测

单一模态的3D目标检测是指在仅使用一种传感 器或一种数据模态的情况下进行3D目标检测的任 务［3］. 在本节中，我们对自动驾驶领域中经典的单模态 3D目标检测算法进行分类阐述.

2. 1. 1　基于相机的3D目标检测算法

相机使用光学传感器捕获环境的2D图像信息，可 以通过视差、纹理、颜色等特征来推断目标的深度和位 置. 然而，相机在距离测量和遮挡物处理方面存在挑 战，对光照和纹理变化敏感，并且在低光或高光照条件 下性能下降. 尽管相机存在定位准确性欠佳和光照敏 感的缺点，但因其能展示丰富的纹理和色彩，具有良好的可视效果以及成本低廉等优势，仍然是当前目标检 测算法的研究热点之一.
基于相机的3D目标检测旨在给定RGB图像和相 应的相机参数下，对感兴趣的对象进行分类和定位. RGB图像是2D数据，因此基于相机的3D目标检测的 核心问题在于如何从2D数据当中生成3D结果. 根据 该问题，我们可以将基于相机的3D目标检测方法进一 步分为基于结果升维的方法、基于特征升维的方法和 基于数据升维的方法.

（1）结果升维

基于结果升维的方法［8~14］利用传统的2D目标检测 算法，在RGB图像中检测出目标的2D边界框，然后从 这些结果中得到3D位置. 为了获得目标的3D位置，常 用解决方案是使用卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork，CNN）估计深度值，CNN是一种强大的深度学 习模型，具有良好的特征提取、学习及表示能力. 通过 将包含目标的图像块作为输入，CNN可以学习到输入 图像与目标深度之间的非线性关系.然后应用公式（1） 将2D坐标投影到3D空间：
其中，d是通过CNN估计的深度值，（Cu ，Cv ）是图像的中 心点，f是相机焦距，（u，v）是目标的2D坐标，（x，y，z）是 目标的3D坐标. 然而，仅通过CNN进行深度值估计来 确定3D位置可能面临估计误差等问题. 在这种情况 下，需要设计中间模块来提取更具效用的特征，同时在 本质上帮助网络建立与全局最优值之间的关联
为了提高检测精度，Xu等人［8］提出基于端到端的 多级融合框架. 整个网络由两部分组成，一部分用于生 成二维区域建议，另一部分用于同时预测目标的位置、 方向、尺寸. 作者引入全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）估计每个像素的视差信息，利用摄像机 标定文件得到近似的深度和伪点云，对估计信息进行 叠加，实现3D定位. 这一方法通过将不同参数预测解 耦来实现3D目标检测，尽管在实践中能够提升3D定位 的精确性，但依赖子网性能，增加了系统的复杂性，计 算效率有待提高.
为了降低检测复杂度，Duan等人［9］提出了一种基 于关键点估计的检测网络CenterNet. 具体而言，将目标 编码成一个关键点（文中取2D边界框中心点），将关键 点视为图像平面上的3D投影位置，利用估计的深度和 摄像机参数将其反向投影到3D空间. 尽管这个检测器 在架构上看起来非常简单，但在许多任务和数据集上 都取得了不错的性能，很多工作都是在此模型的基础 上进行改进的.Ma等人［10］基于CenterNet网络提出了单 目定位误差（Delving into Localization Errors for Monocu⁃ lar，MonoDLE）的检测算法，通过大量实验定量分析发 现定位误差是制约单目3D 检测的重要因素，给出了三 种定位误差的改进策略，包括估计2D边界框中心点和 3D投影中心的偏差来确定关键点，调整训练样本，优化 损失函数.Zhang等人［11］同样基于CenterNet网络，区分 了完整目标和残缺目标，设计了灵活的单目检测（Flex⁃ ible Monocular，MonoFlex）算法. 对于完整物体，通过预 测2D框中心点与3D框投影坐标之间的偏差来确定关 键点；对于截断物体，该方法预测2D框中心和3D框中 心投影点与图像边沿之间交点的偏差来确定关键点. 但由于缺乏准确深度信息，两种算法难以精确定位 物体.
基于CenterNet的方法在特征提取时聚焦于局部区域，可能导致深度预测误差符号一致，从而阻碍深度 精度提升. 因此，Yan等人［14］提出基于深度互补的 3D 目标检测方法（Monocular 3D object detection with Complementary Depths，MonoCD），利用全局深度线索来 缓解局部相似性，并结合多个深度线索之间的几何关 系来实现深度互补，提高了深度估计精度. 然而，该方 法在泛化能力方面有一定的局限性，对新场景的适应 能力可能较差.

（2）特征升维

基于特征提升的方法［15~24］旨在将图像坐标系中的 2D图像特征转换为世界坐标系中的3D特征. 具体而 言，首先从输入的2D图像中提取出一系列与目标物体 相关的特征. 这些特征可能包括颜色、纹理、边缘等图 像特征. 然后，通过将这些2D图像特征与相机的内外 参数进行关联，将其映射到世界坐标系中. 在世界坐标 系中，每个目标物体都具有其特定的3D坐标，表示其 在空间中的位置.
Roddick 等人［15］提出基于正交特征变换法（Ortho⁃ graphic Feature Transform，OFT）的检测网络，旨在解决 如何将基于图像的2D特征映射到3D空间，以实现特征 升维. 它通过将自定义体素的左上角（u1 ，v1 ）和右下角 （u2 ，v2 ）投影到视图像特征的区域上，使用式（2）累积2D 特征来获得体素特征：
其中，V（x，y，z）和F（u，v）表示3D体素（x，y，z）和2D像 素（u，v）的特征. 该方法在资源有限的情况下提供了一 种更有效的方法来解释和理解3D环境，然而因其直接 基于2D特征得到3D特征，检测性能很大程度上依赖于 特征提取器.
为提高检测性能，Reading等人［17］提出了基于分类 深度分布网络（Categorical Depth Distribution Network， CaDDN）的检测算法.CaDDN把连续深度空间离散化为 多个深度区间，将深度估计视为分类任务. 接着将图像 特征与估计的深度关联起来，即使用式（3）将图像信息 投影到3D空间中：
其中，（u，v）表示像素点坐标，D（u，v）表示预测的深度 分布，F（u，v）为提取的图像特征，G（u，v）为视锥特征， ⊗代表张量积. 进而，使用三线性插值法对视锥特征进 行采样来填充体素，从而得到3D特征. 然而，该方法使 用预先训练过的深度估计器的方法，存在额外的计算 成本，并且不准确的深度先验会影响性能提升
Li等人提出了一种基于时空Transformer的鸟瞰 图表示方法BEVFormer，该方法不依赖深度信息，通过 在跨视图视角中动态聚合空间和时间信息，生成准确的鸟瞰图特征用于目标检测，提高了检测精度.Zhang 等人［23］则沿用了CaDDN的分类深度方法思想，提出基 于深度引导的3D目标检测（Depth-guided Transformer for Monocular，MonoDETR）算法，通过量化连续深度值 来预测前景深度图，并利用Transformer结构，结合预测 的深度信息来引导特征提取，从而使网络能够更加关 注细节目标，并且无需进行任何后处理. 此外，作者将 这种深度引导方法引入BEVFormer中，进一步提升了 该算法的检测精度. 但由于单目视觉方法的固有限制， 与采用激光雷达技术或多模态融合技术的方法相比， 这两种算法在精度和性能方面仍存在一定差距.

（3）数据升维

基于数据升维的方法将2D图像转换为3D伪点云， 然后从得到的伪点云中提取3D特征. 首先需要从图像 中估计密集深度图，并根据坐标转换推导出像素的3D 位置. 通过将所有像素投影到3D坐标中来生成伪点 云. 之后使用伪点云作为输入，利用基于点云的检测方 法检测目标. 其中，基于数据升维的模型的性能在很大 程度上依赖于估计深度图的质量.Wang等人［25］基于视 觉深度估计，提出从图像生成伪激光雷达（Pseudo lidar）的检测方法. 该方法利用立体视差法估计深度， 即以一对左右图像作为输入，然后进行特征提取得到 左右特征图，拼接左右特征图构建视差成本容积，用于 表示每个像素点在不同视差情况下的匹配成本. 然后 再经过3D卷积和Softmax函数得到Y（u，v），Y（u，v）记录 每个像素的水平视差，利用式（4）估计每个像素点的深 度D（u，v）：
其中，fU 为左视图焦距，b为左右视图的水平偏移量，Y （u，v）为像素点（u，v）的左右水平视差. 进而，将深度图 反向投影到激光雷达点云坐标系上生成伪点云. 该方 法将图像表示转换成伪点云表示，但图像视差中的小 偏差会造成远距离深度换算的大误差，导致远处物体 位置估计效果不佳.
You等人［26］改进了Pseudo-lidar深度估计方法，提 出了Pseudo-lidar++算法，同样是以一对左右视图作为 输入，对左右视图进行特征提取并拼接构建视差成本 容积. 不同是该方法将视差成本容积转换成深度成本 容积，深度成本容积存储了每个像素的深度可能性. 通 过优化深度估计方法提高伪点云表示的准确性，但生 成的伪点云与真实点云仍存在偏差.此外，作者还探索 了利用低成本的4线激光雷达传感器采集极其稀疏的 点云作为辅助，来纠正深度估计偏差. 图1展示了不同 方法产生的伪点云，可以看出由激光雷达辅助产生的 伪点云（紫色）比起图像估计的伪点云（红色），与真实目标（蓝色）的差距更小.

（4）相机检测算法小结

基于结果升维的方法是一类在2D特征维度上进 行处理的目标检测方法，能够充分利用已经发展成熟 的2D目标检测方法，易于实现和部署，但这类方法无 法充分利用3D信息，难以获取目标的精确3D位置和姿 态. 基于特征升维和基于数据升维的方法在3D特征维 度上进行处理. 其中，基于数据升维的方法可以增加数 据表示形式，提升检测性能，但伪点云的生成很大程度 依赖于深度估计的准确性. 基于特征升维的方法通过 提取更丰富、更具信息量的3D特征来实现3D目标检 测，但在特征提取的过程可能会受到数据质量和噪声 的影响.
图2给出了近几年基于相机的部分检测算法及应 用场景分类，表3总结了上述介绍的基于相机的部分检 测算法特点，可以发现基于特征提升和结果提升的方 法是目前比较主流的方法.

2. 1. 2　基于激光雷达的3D目标检测算法

激光雷达通过向周围发射激光束并测量其返回时 间来感知环境. 尽管激光雷达的成本较高，对天气条件 敏感（如雨雪、雾等），且难以识别目标的细节特征，但 因其能提供精确的距离测量、高分辨率的点云数据、良 好的目标边界信息和准确的物体姿态估计［27］，是自动 驾驶领域不可或缺的感知设备. 激光雷达生成的点云 具有丰富的3D信息，根据点云的处理方法可以将基于 激光雷达的3D物体检测方法分为以下三类：基于原始 点集的方法、基于体素的方法和基于体素-点的方法.

（1）基于原始点集

基于原始点集的检测算法［28~34］是一种直接从原始 点云数据中提取特征并进行目标检测的算法. 点云本 质上是一长串点，并且在空间上具有无序性和旋转性 的特点［28］. 无序性指点的顺序不影响它在空间中对整 体形状的表示，例如，相同的点云可以由两个完全不同 的矩阵表示. 旋转性指相同的点云在空间中经过一定 的刚性变化后，坐标会发生变化. 基于原始点集的方法 需要确保无论点云的顺序如何，都能获得相同的特征
提取结果，并且，这些方法不受点云在不同坐标系下的 表现方式的影响.
Qi等人［28］首先基于原始点集编码提出了Point⁃ Net，网络框架如图3所示.该框架将点云中的每个点 作为独立同分布输入，通过一系列的神经网络将点 云从低维表示映射到高维特征表示，作者在高维特征后添加最大池化操作解决点云无序性问题，利用 特征变换解决旋转性问题. 然而，PointNet是对每一 个点做从低维到高维的映射的学习，缺少局部的 概念
为解决上述问题，该团队提出了PointNet网络的升 级版PointNet++［29］. 作者在PointNet的基础上，添加了 集合抽象（Set Abstraction，SA）层来提取局部特征. SA层由采样层、分组层和特征提取层组成. 其中，采样层 利用最远点采样（Farthest Point Sampling，FPS）在点云 中抽取部分点作为中心点，分组层在中心点周围寻找K 个临近点组成局部区域点集，特征提取层提取每个局 部区域点集特征，通过对局部区域进行特征迭代，提取 丰富局部信息. 但对于具有大量噪声的点云数据， PointNet++网络可能会受到影响.
Qian等人［33］为提高PointNet++的检测精度，改进了 训练策略，提出了PointNeXt算法. 通过叠加实验定量 地研究每个数据集上每种数据增强方法和优化策略的 效果，针对每种数据集提出改进的优化策略. 此外，作 者提出反向残差多层感知机（Inverted Residual MLP，In⁃ vResMLP）模块，该模块在SA模块的基础上引入了残差 连接以缓解梯度消失问题，并利用了可分离的MLP结 构来降低计算复杂度. 然而，该方法的改进仅限于现有 模块，没有引入新的体系结构.
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  81. /yingpanguazai/ssd/ssd1/www/e.mffb.com.cn/vendor/topthink/framework/src/think/cache/Driver.php ( 9.03 KB )
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  100. /yingpanguazai/ssd/ssd1/www/e.mffb.com.cn/vendor/topthink/framework/src/think/facade/Route.php ( 4.70 KB )
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