信息与电脑杂志

摘要：三维物体检测是自动驾驶系统感知周围环境的关键环节，直接影响车辆行驶的安全与可靠性。文章梳理了当前3D目标检测技术在自动驾驶中的发展情况，重点介绍了基于图像、激光雷达点云以及融合多种传感器信息的检测方法，并在KITTI数据集上对比分析了各类方法在不同场景下的识别效果。同时，文章也关注了极端条件下系统容易出现的识别不稳定问题，总结了当前提升检测稳定性的技术手段，如图像增强、多传感器协同感知和数据多样性训练等。要进一步提升复杂环境下的检测能力，关键在于：获取更高质量的训练数据并精准标注，优化算法运行速度以满足实时需求，增强系统抗干扰能力，并推动多模态信息融合与感知-决策链路的端到端协同设计。这些将共同推动自动驾驶感知系统向更安全、更可靠的方向发展。

关键词： 自动驾驶;3D目标检测;鲁棒性;多模态融合;

专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑

专题： 汽车工业;计算机软件及计算机应用

分类号： TP391.41;U463.6