清华大学学报(自然科学版)

作者：张名芳, 崔卢宇, 范晶晶, 王力, 刘颖

单位：北方工业大学, 城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室, 北京 100144

关键词：网联自动驾驶车辆,协同感知,点特征,特征对齐,特征融合

基金：车路一体智能交通全国重点实验室开放基金项目(2024-A001),国家重点研发计划项目(2024YFB4711003)

针对车辆定位误差引起的网联自动驾驶车辆协同感知准确率低问题, 该文提出一种基于点特征精细对齐的网联自动驾驶车辆协同感知方法。首先, 构建基于PointConvFormer的轻量化特征提取模块, 对各网联自动驾驶车辆独立采集的点云数据进行特征提取; 然后, 设计考虑定位误差的跨车辆点特征精细对齐模块, 利用全局位姿进行点特征粗对齐, 在此基础上结合点特征相似性进行局部重叠点云配准, 实现跨车辆点特征细对齐; 最后, 采用多尺度掩码对对齐后的聚合点云进行采样, 利用多尺度特征融合模块融合点云细粒度特征信息与全局上下文信息, 输出车辆目标中心点坐标和航向角等信息。分别采用V2V4real和V2XSet数据集对所提方法与现有的代表性方法进行实验对比与分析, 实验结果表明, 所提方法在不同程度定位误差条件下均能够有效提高协同感知的准确性和鲁棒性, 并能兼顾车载端实际运算效率需求。

来源：2026年第4期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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