DSERT-RoLL: Robust Multi-Modal Perception for Diverse Driving Conditions with Stereo Event-RGB-Thermal Cameras, 4D Radar, and Dual-LiDAR

📄 arXiv: 2604.03685 📥 PDF

作者: Hoonhee Cho, Jae-Young Kang, Yuhwan Jeong, Yunseo Yang, Wonyoung Lee, Youngho Kim, Kuk-Jin Yoon

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

DSERT-RoLL：用于多样驾驶条件下的稳健多模态感知数据集与融合框架

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

关键词: 自动驾驶 多模态融合 数据集 事件相机 4D雷达 3D目标检测 传感器融合

📋 核心要点

  1. 现有数据集对事件相机和4D雷达等新型传感器的支持不足，限制了多模态融合算法的开发和性能评估。
  2. DSERT-RoLL数据集包含多种传感器数据，覆盖多样化的驾驶场景，并提供统一的2D/3D检测基准，便于公平比较。
  3. 论文提出了一个多模态融合框架，通过将传感器特定线索整合到统一特征空间，提升了恶劣天气和光照条件下的3D检测鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了DSERT-RoLL，一个包含立体事件相机、RGB相机、热成像相机、4D雷达和双激光雷达的驾驶数据集，该数据集在各种天气和光照条件下采集。数据集提供精确的2D和3D bounding box，包含track ID和自车里程计信息，从而可以在传感器组合内部和之间进行公平比较。该数据集旨在缓解事件相机和4D雷达等新型传感器的数据稀缺问题，并支持对其行为的系统研究。我们建立了统一的3D和2D基准，可以直接比较不同传感器系列以及每个系列内部的特性和优势。我们报告了代表性的单模态和多模态方法的基础性能，并提供了鼓励研究不同融合策略和传感器组合的协议。此外，我们提出了一个融合框架，将特定于传感器的线索集成到统一的特征空间中，并提高了在各种天气和光照条件下的3D检测鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动驾驶数据集在新型传感器（如事件相机和4D雷达）的数据量上存在不足，难以充分支持针对这些传感器的算法研究和多模态融合。此外，不同传感器之间缺乏统一的评估基准，使得跨传感器性能比较困难。在恶劣天气和光照条件下，现有方法的3D目标检测鲁棒性仍然有待提高。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个包含多种传感器、覆盖多样化场景的大规模数据集，为新型传感器的研究和多模态融合提供数据基础。同时，设计一个能够有效融合不同传感器信息的框架，提升在复杂环境下的3D目标检测性能。

技术框架：DSERT-RoLL数据集包含立体事件相机、RGB相机、热成像相机、4D雷达和双激光雷达的数据，并提供精确的2D和3D bounding box标注以及自车里程计信息。论文还提出了一个多模态融合框架，该框架将来自不同传感器的特征提取出来，然后将这些特征投影到一个统一的特征空间中。最后，使用一个3D目标检测器对融合后的特征进行处理，得到最终的检测结果。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 构建了一个包含多种新型传感器的大规模数据集，为相关研究提供了宝贵的数据资源；2) 提出了一个能够有效融合不同传感器信息的框架，提升了在复杂环境下的3D目标检测性能；3) 建立了统一的2D/3D检测基准，便于跨传感器性能比较。

关键设计：论文中提出的融合框架的具体实现细节未知，摘要中只提到将传感器特定线索集成到统一的特征空间中。数据集的标注细节和传感器标定方法也未在摘要中详细说明。这些细节需要在阅读完整论文后才能了解。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了包含多种传感器的大规模数据集DSERT-RoLL，并建立了统一的2D/3D检测基准。论文还提出了一个多模态融合框架，该框架在各种天气和光照条件下提高了3D检测的鲁棒性。具体的性能数据和对比基线需要在阅读完整论文后才能了解。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、高级驾驶辅助系统（ADAS）、机器人导航等领域。DSERT-RoLL数据集能够促进新型传感器和多模态融合算法的研究，提升自动驾驶系统在复杂环境下的感知能力和安全性。该数据集和融合框架的发布，将推动自动驾驶技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present DSERT-RoLL, a driving dataset that incorporates stereo event, RGB, and thermal cameras together with 4D radar and dual LiDAR, collected across diverse weather and illumination conditions. The dataset provides precise 2D and 3D bounding boxes with track IDs and ego vehicle odometry, enabling fair comparisons within and across sensor combinations. It is designed to alleviate data scarcity for novel sensors such as event cameras and 4D radar and to support systematic studies of their behavior. We establish unified 3D and 2D benchmarks that enable direct comparison of characteristics and strengths across sensor families and within each family. We report baselines for representative single modality and multimodal methods and provide protocols that encourage research on different fusion strategies and sensor combinations. In addition, we propose a fusion framework that integrates sensor specific cues into a unified feature space and improves 3D detection robustness under varied weather and lighting.