Multi-sensor fusion for autonomous driving

Title: Multi-sensor Fusion for Autonomous Driving Although sensor fusion is a necessary prerequisite for autonomous driving, it also brings many challenges and potential risks. For example, the commonly used deep fusion network lacks interpretability and robustness. To address these fundamental problems, this book introduces the mechanism of deep fusion models from the perspective of uncertainty and models the initial risk to create a robust fusion architecture. This book reviews the multi-sensor data fusion methods applied to autonomous driving. The main body is divided into three parts: foundation, methods, and progress. Starting from the mechanism of data fusion, the development of automatic perception technology and data fusion technology is comprehensively reviewed, and various perception tasks based on multimodal data fusion are comprehensively outlined. Subsequently, this book proposes a series of innovative algorithms for various autonomous driving perception tasks, which effectively improves the accuracy and robustness of autonomous driving related tasks, and provides ideas for solving the challenges in multi-sensor fusion methods. In addition, in order to transition from technical research to intelligent network collaborative applications, a series of exploratory contents such as practical fusion data sets, vehicle-road collaboration, and fusion mechanisms are proposed. Compared with existing data fusion and autonomous driving literature, this book focuses more on deep fusion methods for perception-related tasks, emphasizes the theoretical explanation of fusion methods, and fully considers relevant scenarios in engineering practice, helping readers to have an in-depth understanding of fusion methods and theories in autonomous driving. It can be used as a textbook for graduate students and scholars in related fields, or as a reference guide for engineers who want to apply deep fusion methods.