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交大溥渊学院张颂安团队在智能交通领域顶刊发布自动驾驶三维重建技术前沿综述
1 周前
上海交通大学智能网联电动汽车创新中心团队在智能交通领域顶刊IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems（T-ITS）上发表了题为“Learning-based 3D Reconstruction in Autonomous Driving: A Comprehensive Survey”的综述论文。该研究聚焦于自动驾驶场景中基于学习的三维重建技术，系统梳理了其演进脉络与应用价值。随着自动驾驶向L4/L5级别迈进，系统对环境感知的精度与鲁棒性要求显著提升，而真实世界中获取大规模、多模态训练数据面临成本高、安全风险大等挑战，尤其是罕见场景数据稀缺问题突出。基于学习的三维重建技术通过构建物理世界的高保真数字化副本，为自动驾驶提供了低成本、零风险的训练数据生成与算法测试环境，成为突破数据瓶颈的关键路径。论文构建了全新的分类学体系，分层级分析静态背景重建、交通智能体重建及动态场景时空建模，并深入探讨了三维重建技术在数据增强、多模态标签生成、定位与建图、场景理解及仿真等核心任务中的应用。此外，研究还指出了天气/光照编辑的物理真实性、板载部署的算力限制及生成数据对安全性的定量评估等关键挑战，并展望了结合世界模型与生成式AI实现可控场景生成与交互式闭环仿真的未来趋势。
