【多车多模态调研报告】的焦点在于探讨如何利用多种传感器和数据模态实现高效协同的自动驾驶系统。报告深入研究了多模态融合技术在自动驾驶领域的应用，旨在提升车辆的感知能力和决策精度。
多模态的概念是指将多种感官输入（如视觉、声音、雷达、超声波等）融合，以模拟人类对环境的全面理解。在自动驾驶领域，多模态传感器包括视觉摄像头、热成像相机、激光雷达（LiDAR）、雷达、超声波传感器、全球导航卫星系统（GNSS）、高精地图以及惯性测量单元（IMU）等。这些传感器各有所长，例如视觉摄像头能提供丰富的纹理信息，而LiDAR则擅长3D点云建模以获取深度信息，雷达在恶劣天气下表现稳定，但分辨率较低。
在多模态融合的方法上，大部分工作倾向于使用2D卷积神经网络对LiDAR和相机数据进行特征提取，将3D点云投影到2D平面。也有研究采用3D卷积神经网络或PointNet直接处理点云数据。模态对齐是融合的关键步骤，这通常涉及将不同模态的数据映射到同一坐标系，如将点云投影到图像平面或反之。同时，一些研究直接融合点云鸟瞰图（BEV）和RGB图像，让神经网络自动进行特征对齐。
多模态融合策略主要包括相加或平均、拼接、集成以及专家混合。相加或平均是简单直接的融合方式，拼接在特征向量或特征图的某一维度进行结合，集成常用于融合不同模态的检测结果，而专家混合考虑了不同模态的信息量差异，通过显式建模特征图的权重。
融合的时机也是一个重要问题，分为前融合、后融合和中间融合。前融合在原始数据层面进行，充分利用信息但对数据对齐要求高；后融合在检测结果层面融合，灵活但运算量大；中间融合则是在特征层融合，兼顾信息保留和模型灵活性。
报告中还提到了一些关键文献，如基于激光雷达的3D感知方法（如PointPillars, PointRCNN, TANet），基于视觉的3D感知（如PseudoGLiDAR++，D4LCN，SMOKE）以及融合3D感知（如PointFusion）。其中，ImageFusion结构图是研究的重点，它展示了如何将不同模态的信息有效地整合在一起。
多车多模态调研报告详细阐述了多模态融合技术在自动驾驶中的现状、挑战和未来发展方向，涵盖了从数据采集、特征提取到融合策略的各个方面，为实现更加安全、智能的自动驾驶系统提供了理论基础和实践指导。
