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基于Transformer的传感器融合在自动驾驶中的应用综述
Transformer-Based Sensor Fusion for Autonomous Vehicles: A Comprehensive Review
Ahmed Abdulmaksoud · Ryan Ahmed · IEEE Access · 2025年2月
传感器融合在机器人、自动驾驶和航空航天等关键领域至关重要。通过整合多源传感器数据，可克服单一传感器的局限性，提升测量可靠性并降低不确定性。基于深度学习的融合方法促进了多模态学习的发展，增强了目标检测性能，但在恶劣天气条件下仍面临挑战。Transformer模型因其在视觉与语言等领域的强大建模能力，为传感器融合提供了新机遇，但其高延迟与计算开销仍是瓶颈。本文系统综述了传感器融合与Transformer模型的研究进展，深入调研了基于Transformer的相机-LiDAR与相机-雷达融合的前沿方法，...
解读: 该Transformer传感器融合技术对阳光电源新能源汽车产品线具有重要应用价值。在车载OBC充电机和电机驱动系统中，可融合电流、电压、温度等多传感器数据，提升SiC器件的实时故障诊断与可靠性预测能力。对于充电桩产品，多模态融合可增强异常检测精度，优化充电安全策略。Transformer的长序列建模...
无人水面艇上基于激光雷达的海洋物体检测
Marine Object Detection Using LiDAR on an Unmanned Surface Vehicle
Yvan Eustache · Cédric Seguin · Antoine Pecout · Alexandre Foucher 等6人 · IEEE Access · 2025年7月
本文提出专为小型无人水面艇设计的纯激光雷达3D物体检测方法，针对能效和计算约束优化。贡献包括2米自主无人艇采集的点云数据集及硬件在环仿真增强数据。采用PointPillars网络训练评估，对比纯激光雷达与激光雷达-相机多模态方案。核心创新是后期融合策略，传感器独立检测后再集成，资源占用显著低于早期融合。该方案适合紧凑低功耗水面无人机部署，推进实用可扩展海洋感知系统。
解读: 该低功耗物体检测技术与阳光电源储能系统的智能运维相关。阳光iSolarCloud平台在光伏电站巡检中采用无人机和传感器融合技术，该激光雷达方案的后期融合策略可降低边缘计算功耗。结合阳光智能逆变器的边缘AI能力，该技术可优化光伏电站智能巡检和故障诊断，提升运维效率，降低LCOE。...
在遮挡场景中提升弱势道路使用者安全：智能基础设施与自动驾驶车辆的协同方法
Increasing Safety of Vulnerable Road Users in Scenarios With Occlusion: A Collaborative Approach for Smart Infrastructures and Automated Vehicles
Thiago de Borba · Ondřej Vaculín · Hormoz Marzbani · Reza Nakhaie Jazar · IEEE Access · 2025年1月
自动驾驶车辆AV的道路交通安全影响成为政府、学术界、利益相关方和OEM讨论焦点。自动驾驶特性的安全要求和道路基础设施改进必须明确。AV感知系统依赖车载传感器，但LiDAR、雷达和摄像头等传感器有诸多限制。遮挡场景对最先进感知系统构成真正挑战，限制车辆感知能力，抑制对周围其他道路使用者特别是弱势道路使用者VRU的检测。配备基础设施传感器的路侧单元RSU可通过更大视野和降低遮挡敏感性克服仅车载传感器系统的感知限制。本文提出智能基础设施与自动驾驶车辆协同方法用于VRU碰撞避免。所提扩展感知系统包含交通...
解读: 该协同感知技术对阳光电源新能源汽车智能驾驶辅助系统有前瞻性参考价值。虽然阳光主要聚焦电驱控产品，但该研究展示的车路协同思路对阳光拓展智能交通领域有启发。路侧单元与车辆协同的架构，与阳光光储充一体化充电站可能的智能化升级方向一致。碰撞风险评估和轨迹规划算法对阳光研发智能充电机器人等新产品有参考价值。该...