- CALIB-PROJFUSION // W7
- Python 实现
- ANIMA
CALIB-PROJFUSION
传感器对齐一次，从此放心信赖。
相机-LiDAR 传感器融合的效果，取决于维系它的外参标定。在野外条件下——车辆振动、崎岖地形着陆、温度剧变——标定会发生漂移。野外重新标定耗时长、需要受控环境，往往被直接跳过。未对齐的传感器会输出“自信地错误”的融合结果。CALIB-PROJFUSION 实现 ProjFusion（RA-L 2026，arXiv:2603.29414），一种原生域交叉注意力架构，联合 DINOv2-ViT-S/14 图像编码器与 PointGPT-tiny 点云编码器进行推理。
模块状态: 生产就绪鲁棒性
PROD
- 部门
- 通用
- 波次
- W7
- 领域
- 通用
- 第7波 // ANIMA 套件
- 基础层 — CALIB-PROJFUSION
我们解决的问题
相机-LiDAR 传感器融合的效果，取决于维系它的外参标定。在野外条件下——车辆振动、崎岖地形着陆、温度剧变——标定会发生漂移。野外重新标定耗时长、需要受控环境，往往被直接跳过。未对齐的传感器会输出“自信地错误”的融合结果。
自主地面车辆、UAV 与机器人系统可在传感器受扰后于野外自行重新标定，无需返厂，也无需受控标定靶，即可保持融合精度。
CALIB-PROJFUSION 提供什么
CALIB-PROJFUSION 实现 ProjFusion（RA-L 2026，arXiv:2603.29414），一种原生域交叉注意力架构，联合 DINOv2-ViT-S/14 图像编码器与 PointGPT-tiny 点云编码器进行推理。关键在于，它无需迭代优化即可处理大幅初始扰动——例如硬着陆或野外更换传感器带来的偏差。
能力
- 实现 ProjFusion（RA-L 2026，arXiv:2603.29414）原生域交叉注意力架构，联合 DINOv2-ViT-S/14 图像编码器与 PointGPT-tiny 点云编码器推理
- 无需迭代优化即可处理大幅初始扰动——例如硬着陆或野外更换传感器带来的偏差
- 6D 位姿以 SE(3) 李代数向量输出，可直接接入任意机器人位姿链
- 2530 万参数中仅 360 万参与训练。
为什么这很难
构建 CALIB-PROJFUSION 需要解决多个耦合问题：
- 01相机-LiDAR 传感器融合的效果，取决于维系它的外参标定
- 02在野外条件下——车辆振动、崎岖地形着陆、温度剧变——标定会发生漂移
- 03实现 ProjFusion（RA-L 2026，arXiv:2603.29414）原生域交叉注意力架构，联合 DINOv2-ViT-S/14 图像编码器与 PointGPT-tiny 点云编码器推理
- 04无需迭代优化即可处理大幅初始扰动——例如硬着陆或野外更换传感器带来的偏差
CALIB-PROJFUSION 通过精心的架构设计和严格的验证来解决这些问题。
用数据说话
关键性能指标：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 鲁棒性 | 可处理大幅初始扰动——无需迭代对齐或标定靶 |
| 效率 | 总计 2530 万参数，仅 360 万可训练——推理快，更新成本低 |
| 输入 | 3×224×448 图像 + 8,192 个 LiDAR 点——传感器要求轻量 |
| 防务价值 | 为在对抗地形中作业的 UGV、UAV 及机器人平台提供野外高韧性传感器融合 |
已构建的功能
| 组件 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| 鲁棒性 | 已完成 | 可处理大幅初始扰动——无需迭代对齐或标定靶标 |
| 效率 | 已完成 | 总计 2530 万参数，仅 360 万可训练——推理快，更新成本低 |
| 输入 | 进行中 | 3×224×448 图像 + 8,192 个 LiDAR 点——传感器要求轻量 |
| 防务价值 | 进行中 | 为在对抗性地形中作业的 UGV、UAV 及机器人平台提供野外高韧性传感器融合 |
CALIB-PROJFUSION 部署场景
- APP_01
自主系统
自主地面车辆、UAV 与机器人系统可在传感器受扰后于野外自行重新标定，无需返厂维护或受控标定靶标即可保持融合精度。
- APP_02
研究实验室
CALIB-PROJFUSION 实现 ProjFusion（RA-L 2026，arXiv:2603.29414），一种原生域交叉注意力架构，联合 DINOv2-ViT-S/14 图像编码器与 PointGPT-tiny 点云编码器进行推理。
- APP_03
边缘计算
2530 万参数的相机-LiDAR 标定引擎，在硬着陆、振动或热漂移后自动校正——无需棋盘格。