HAT: 用于3D感知的自适应时空对齐

本文介绍了HAT，一种用于自动驾驶中端到端（E2E）3D感知的新的时空对齐模块。它解决了现有方法依赖于注意力机制和简化运动模型的局限性。HAT的关键创新在于它能够自适应地从多个假设中解码出最佳对齐方案，同时考虑语义和运动线索。结果表明，在3D时间检测器、跟踪器和以对象为中心的端到端自动驾驶系统中，特别是在语义条件被破坏的情况下，有了显著的改进。这项工作很重要，因为它为时空对齐提供了一种更稳健和准确的方法，而时空对齐是可靠自动驾驶感知的一个关键组成部分。

• •提出了HAT，一种用于3D感知的新型时空对齐模块。
• •HAT使用多个运动模型和多假设解码以实现最佳对齐。
• •实现了最先进的跟踪结果，并提高了E2E AD中的感知精度。
• •证明了在损坏的语义条件下的鲁棒性。