论文链接：https://arxiv.org/abs/2206.09474

项目地址：https://github.com/PointsCoder/Awesome-3D-Object-Detection-for-Autonomous-Driving

近年来，自动驾驶因其具有减轻驾驶员负担和提高驾驶安全性的潜力而受到越来越多的关注。在现代自动驾驶流程中，感知系统是不可或缺的组成部分，其目的是准确估计周围环境的状态，为预测和规划提供可靠的观测数据。三维物体检测是感知系统的重要组成部分，它可以智能预测自动驾驶车辆附近关键三维物体的位置、大小和类别。本文综述了自动驾驶三维物体检测的研究进展。首先，我们介绍了三维物体检测的背景，并讨论了这项任务所面临的挑战。其次，从模型和传感器输入等方面全面综述了三维物体检测的研究进展，包括基于激光雷达、基于相机和多模态的检测方法。我们还对每一类方法的潜力和挑战进行了深入分析。此外，我们还系统地研究了三维物体检测在驾驶系统中的应用。最后，对三维物体检测方法进行了性能分析，并进一步总结了近年来的研究趋势，展望了该领域的未来发展方向。

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