多模态感知(Multimodal Perception)是指自动驾驶系统通过整合多种不同类型传感器采集的数据，构建对周围环境的全面理解能力。这种感知方式突破了单一传感器的局限性，通过融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等不同模态的数据，在复杂场景下实现更可靠的环境感知。多模态感知的核心在于充分利用不同传感器的互补优势——例如视觉信息丰富的空间语义与雷达精确的距离测量相结合，从而在光照变化、天气干扰等挑战性条件下保持稳定的感知性能。
在实际产品开发中，多模态感知系统的设计需要特别关注传感器时空标定、异构数据对齐、融合算法选择等关键技术环节。现代自动驾驶系统通常采用前融合（原始数据层融合）或后融合（目标级融合）的架构策略，前者能保留更多原始信息但计算复杂度高，后者实现相对简单但对各传感器独立性能要求较高。随着深度学习技术的发展，基于注意力机制的端到端多模态融合方法正在成为研究热点，这类方法能自动学习不同模态数据间的关联性，在保证实时性的同时显著提升感知精度。