自动驾驶中基于深度学习的3D 目标检测方法综述

梁振明 黄影平 宋卓恒 丁建华

摘要：随着激光雷达传感器和深度学习技术的快速发展，针对自动驾驶3D 目标检測算法的研究呈现爆发式增长。为了探究3D 目标检测技术的发展和演变，对该领域中基于深度学习的3D 检测算法进行了综述。根据车载传感器的不同，将当前基于深度学习的自动驾驶3D 目标检测算法分为基于相机RGB 图像、基于激光雷达点云、基于RGB 图像–激光雷达点云融合的3D 目标检测3 种类型。在此基础上，分析了各类算法的技术原理及其发展历程，并根据平均检测精度（mAP）指标，对比了它们的性能差异与模型优缺点。最后，总结和展望了当前自动驾驶3D 目标检测中仍然面临的技术挑战及未来发展趋势。

关键词：3D 目标检测；深度学习；自动驾驶；RGB 图像；激光雷达点云；多传感器融合

中图分类号：TP 391.4 文献标志码：A