GS-CA：基于不确定性驱动的跨模态雷达相机三维目标检测

来源：雷达科学与技术杂志2026年第3期北京时间：

作者：蒋留兵，刘仁超，车　俐，吕连辉

单位：桂林电子科技大学信息与通信学院， 广西桂林 541004

摘要：本设计为探讨毫米波雷达与相机融合相较纯视觉方案的优势，以及解决动态模态可靠性的挑战，引入Gumbel-Softmax可微分的离散选择机制设计了新的多模态融合框架（GS-CA），一种用于处理BEV视角下的3D感知任务的自适应相机-雷达融合方法。在融合期间增加了特征不确定性的描述，并加入到模型训练当中，增加可解释性的同时为模型的优化提供改进方向。设计相应的可变形交叉注意力机制增加两模态BEV特征的交互。模型评估中，所用方法在nuScenes数据集上呈现可观的性能，目标检测模型除了对普通场景外还引发了对雨天、黑夜等场景的思考。所设计的方法创建了融合新范式的同时，在传感器融合技术发展方面具有一定的指导意义。

关键词：多模态融合,3D感知,特征不确定性,可变形交叉注意力,传感器融合,

基金资助：国家自然科学基金（61561010）；广西创新驱动发展专项（桂科AA21077008）；广西无线宽带通信与信号处理重点实验室2022年主任基金（GXKL06220102，GXKL06220108）；八桂学者专项经费资助（2019A51）；桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助（2022YXW07，2022YCXS080）；2022年广西高等教育本科教学改革工程项目（2022JGB196）；桂林电子科技大学学位与研究生教改项目（2022YXW07，2023YXW02）；广西研究生教育创新计划资源（