Can BEV Perception Gracefully Degrade under Sensor Failures?
BEV感知能否在传感器故障下优雅降级？
机构 * Tianjin Key Laboratory of Intelligent Unmanned Swarm Technology and System（天津智能无人群技术与系统重点实验室） ； School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China（系统控制与信息处理重点实验室，中华人民共和国教育部）
专题命中 自动驾驶多传感器融合 ：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对多模态BEV感知在传感器损坏时性能骤降的问题，提出Grace-BEV框架，通过主动可靠性评估和动态特征重校准实现优雅降级，在极端LiDAR故障下将mAP从0.0%恢复至34.7%。
