Hyperdimensional Uncertainty Quantification for Multimodal Uncertainty Fusion in Autonomous Vehicles Perception

📄 arXiv: 2503.20011v1 📥 PDF

作者: Luke Chen, Junyao Wang, Trier Mortlock, Pramod Khargonekar, Mohammad Abdullah Al Faruque

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-03-25

备注: Accepted at CVPR 2025

💡 一句话要点

提出HyperDUM，利用超维计算高效量化自动驾驶感知中的多模态不确定性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 不确定性量化 超维计算 多模态融合 自动驾驶感知 目标检测 语义分割 认知不确定性

📋 核心要点

  1. 现有不确定性量化方法忽略了多模态特征融合层面的认知不确定性，且贝叶斯近似等方法计算成本高昂。
  2. HyperDUM利用超维计算高效量化特征级认知不确定性，通过通道和分块投影捕获通道和空间不确定性。
  3. 实验表明，HyperDUM在3D目标检测和语义分割任务中优于SOTA方法，且计算成本和参数量显著降低。

📝 摘要（中文）

不确定性量化(UQ)对于确保部署在真实自动驾驶系统中的机器学习模型的可靠性至关重要。然而，现有方法通常量化任务级别的输出预测不确定性，而没有考虑多模态特征融合级别的认知不确定性，导致次优结果。此外，流行的不确定性量化方法，例如贝叶斯近似，由于训练和推理中的高计算成本，在实践中仍然难以部署。在本文中，我们提出HyperDUM，一种新颖的确定性不确定性方法(DUM)，它通过利用超维计算有效地量化特征级别的认知不确定性。我们的方法分别通过通道和分块投影和捆绑技术来捕获通道和空间不确定性。然后自适应地加权多模态传感器特征，以减轻不确定性传播并改善特征融合。我们的评估表明，在各种类型的不确定性下，HyperDUM在3D目标检测中平均优于最先进的(SOTA)算法高达2.01%/1.27%，在语义分割任务中优于基线高达1.29%。值得注意的是，HyperDUM需要的浮点运算量减少了2.36倍，参数量减少了高达38.30倍，为实际自动驾驶系统提供了一种高效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动驾驶感知系统中的不确定性量化方法主要关注任务级别的输出预测，忽略了多模态特征融合过程中产生的认知不确定性。此外，常用的贝叶斯近似方法计算复杂度高，难以在实际自动驾驶系统中部署。因此，需要一种高效且能有效量化多模态特征融合不确定性的方法。

核心思路：HyperDUM的核心思路是利用超维计算的特性，以一种确定性的方式高效地量化特征级别的认知不确定性。通过将特征投影到高维空间，并利用超维向量的捆绑操作来表示不确定性，从而避免了复杂的概率推断过程，降低了计算成本。同时，自适应地加权多模态传感器特征，以减轻不确定性传播，提升特征融合效果。

技术框架：HyperDUM的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 特征提取：从多模态传感器数据中提取特征。2) 不确定性量化：利用超维计算对特征进行通道和空间维度的不确定性量化，得到相应的超维向量表示。3) 特征融合：根据量化的不确定性，自适应地加权融合多模态特征。4) 任务预测：利用融合后的特征进行目标检测或语义分割等任务的预测。

关键创新：HyperDUM最重要的技术创新点在于利用超维计算进行不确定性量化。与传统的贝叶斯方法相比，HyperDUM是一种确定性方法，避免了复杂的概率推断，从而显著降低了计算成本。此外，HyperDUM通过通道和分块投影，能够有效地捕获通道和空间维度的不确定性，从而更全面地量化特征的不确定性。

关键设计：HyperDUM的关键设计包括：1) 通道和分块投影：将特征分别投影到通道和空间维度的高维空间，以捕获不同维度的不确定性。2) 超维向量捆绑：利用超维向量的捆绑操作来表示不确定性，通过捆绑操作将多个超维向量合并为一个，从而表示多个特征的不确定性。3) 自适应权重：根据量化的不确定性，自适应地调整多模态特征的权重，从而减轻不确定性传播，提升特征融合效果。具体的超维向量维度、投影矩阵的初始化方式、捆绑操作的参数等都需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，HyperDUM在3D目标检测任务中平均优于SOTA算法高达2.01%/1.27%，在语义分割任务中优于基线高达1.29%。同时，HyperDUM需要的浮点运算量减少了2.36倍，参数量减少了高达38.30倍。这些结果表明，HyperDUM在提高性能的同时，显著降低了计算成本，使其更适合在资源受限的自动驾驶系统中部署。

🎯 应用场景

HyperDUM可应用于自动驾驶汽车的感知系统，提高其在复杂环境下的可靠性和安全性。通过量化多模态传感器数据的不确定性，HyperDUM可以帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境，从而做出更安全、更合理的决策。此外，该方法还可以应用于其他需要高可靠性的机器人系统，例如医疗机器人、工业机器人等。

📄 摘要（原文）

Uncertainty Quantification (UQ) is crucial for ensuring the reliability of machine learning models deployed in real-world autonomous systems. However, existing approaches typically quantify task-level output prediction uncertainty without considering epistemic uncertainty at the multimodal feature fusion level, leading to sub-optimal outcomes. Additionally, popular uncertainty quantification methods, e.g., Bayesian approximations, remain challenging to deploy in practice due to high computational costs in training and inference. In this paper, we propose HyperDUM, a novel deterministic uncertainty method (DUM) that efficiently quantifies feature-level epistemic uncertainty by leveraging hyperdimensional computing. Our method captures the channel and spatial uncertainties through channel and patch -wise projection and bundling techniques respectively. Multimodal sensor features are then adaptively weighted to mitigate uncertainty propagation and improve feature fusion. Our evaluations show that HyperDUM on average outperforms the state-of-the-art (SOTA) algorithms by up to 2.01%/1.27% in 3D Object Detection and up to 1.29% improvement over baselines in semantic segmentation tasks under various types of uncertainties. Notably, HyperDUM requires 2.36x less Floating Point Operations and up to 38.30x less parameters than SOTA methods, providing an efficient solution for real-world autonomous systems.