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　　對自動駕駛來說，多傳感器融合感知一直是個難題。蘑菇車聯與清華大學猛獅團隊組成研究組，構建了融合感知框架InterFusion，能夠更好地結合4D毫米波雷達和激光雷達優勢，更準確地感知周圍環境。測試結果顯示，InterFusion的表現要明顯優于多個主流感知算法。此項研究成果被IROS 2022收錄為大會論文。

　　IROS、ICRA和ROBIO一并被業界公認為人工智能領域最具影響力的國際學術會議，蘑菇車聯今年的研究成果已被其中兩個會議收錄。今年IROS共收到3579投稿，其中的1716篇被接收，接收率為47.9%。此前，蘑菇車聯與清華聯手打造的路側數據集被ICRA 2022收錄。

　　激光雷達、毫米波雷達是自動駕駛車輛中常見的傳感器，二者分別通過發射激光束和毫米波來感知外部環境。激光雷達能夠提供3D感知數據，但其點云數據會受到距離影響，距離越遠越稀疏，在惡劣天氣下進一步惡化，穿透力強的毫米波雷達正好可以彌補這一缺點。

　　目前，4D毫米波雷達逐步進入市場，激光雷達與4D毫米波雷達的融合也受到更多關注。不過，現階段行業內大多數方案都無法實現兩種模態的相互作用，這不利于感知數據的最佳應用。

　　鑒于此，蘑菇車聯、清華的研究團隊提出一種低成本的融合感知框架InterFusion，能夠更好地發揮激光雷達、4D毫米波雷達各自優勢。InterFusion包含有數據預處理方法，能夠消除4D毫米波雷達點云角度偏移誤差;受自注意力機制(Self-attention Mechanism)啟發，InterFusion框架聚合了來自兩種模態的特征，并有效地識別了4D毫米波雷達和16線激光雷達特征之間的跨模態關系。在Astyx HiRes 2019數據集的實驗評估中，InterFusion融合感知框架在3D mAP中表現優于基線4.20% ，在BEV mAP中表現優于基線10.76%。

　　圖片從上到下數據來源依次為：相機，參照用真實數據，4D毫米波雷達，激光雷達，采用InterFusion融合架構的4D毫米波雷達+激光雷達

　　在上圖中，藍色點代表激光雷達點云，黃色點代表4D毫米波雷達點云，第一行是來自相機的原始圖像;第二行為作參照的、符合實際情況的真實數據;第三行的4D毫米波雷達點云稀疏，存在誤檢和漏檢;第四行激光雷達點云在長距離時變得稀疏，這意味著其對遠程對象的一些誤檢或漏檢。最后一行則是采用了InterFusion融合感知架構生成的激光雷達、4D毫米波雷達點云感知結果，可以看到其感知結果要優于第三、四行的單模態方法，十分接近第二行的真實數據。

　　InterFusion融合感知框架能夠有效提升自動駕駛安全性。車輛只有準確識別環境，才能做出更安全、更合理的規劃與決策。

　　作為“車路云一體化”方案的先行者和踐行者，蘑菇車聯積極探索自動駕駛前沿技術，公司與清華大學的多項研究成果有效提高蘑菇車聯“車路云一體化”系統的安全性、可靠性，為大規模應用提供有力支撐。