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去噪” 过程学习数据分布分为三个阶段扩散过程加噪从真实数据出发逐步加入高斯噪声最终得到纯噪声数据。单步加噪公式为其中为噪声权重通过迭代推导可得到任意时刻t的数据分布其中。推理过程去噪从纯噪声出发逐步恢复真实数据。后验分布为其中是由 SMG 预测的噪声。训练过程目标是让模型学习预测加噪过程中的噪声采用均方误差MSE损失函数。3.1.2 状态空间模型SSMSSM 通过潜在状态建模序列动态连续形式的动力学方程为其中A为状态演化矩阵B和C为投影矩阵。通过零阶保持离散化后得到其中为步长参数。最终输出通过全局卷积得到为结构化卷积核。3.2 地图映射式数据生成器MDPMDP 的目标是生成多样化、贴近真实分布的恶劣天气 LiDAR 数据用于模型预训练。与传统非学习型模拟器不同MDP 引入了可学习掩码能够自适应对齐真实数据分布。3.2.1 核心设计数据格式转换首先将晴朗天气下的真实 LiDAR 点云包含坐标和强度转换为范围图范围图的行列分别对应 LiDAR 的光束圈和中心射线保留了数据的物理结构。地图映射生成通过地图到地图map-to-map的方式生成不同天气的范围图公式如下其中各参数含义天气类型固定掩码0/1模拟激光的距离衰减时置 0否则置 1d为点云距离可学习掩码通过训练自适应调整使生成数据对齐真实分布与天气严重程度相关的随机噪声越小天气越恶劣BDF伯努利分布函数模拟点云的随机丢失丢失率与相关。3.2.2 优势MDP 通过 “固定掩码 可学习掩码” 的组合既保证了生成数据具有对应天气的基本特性如雾天远距离点丢失、雪天随机噪声又能通过学习自适应匹配真实数据分布解决了传统模拟器保真度低的问题。3.3 Spider Mamba 生成器SMG与潜在特征对齐器LFASMG 是 WeatherGen 的核心生成网络专为 LiDAR 数据的物理结构设计配合 LFA 融入真实世界知识提升生成数据的保真度。3.3.1 Spider Mamba 核心设计现有方法卷积、自注意力在处理 LiDAR 范围图时存在明显缺陷卷积仅能局部建模自注意力则无序连接所有点破坏了 LiDAR 的环形物理结构如图 3 所示。注(a) Spider Mamba 沿光束圈和中心射线建模保持物理结构(b) 卷积局部建模(c) 自注意力无序连接破坏物理特性。为解决这一问题SMG 采用以下设计建模方式沿 LiDAR 的光束圈范围图行和中心射线范围图列进行序列建模完全匹配 LiDAR 的成像过程网络结构采用 U 形去噪结构编码器和解码器均由卷积块和 Spider Mamba 块组成高效计算参考 UltraLight VM-UNet将特征按通道分解为 4 个分支分别进行 Mamba 建模降低计算复杂度。3.3.2 SMG 训练过程输入加噪后的范围图通过卷积映射为潜在特征为像素数为通道数将按通道分解为 4 个分支每个分支通过线性投影转换为嵌入将输入 Mamba 层经过层迭代得到输出归一化后通过 MLP 头得到预测特征拼接 4 个分支的得到最终潜在特征通过解码器输出预测噪声采用 MSE 损失监督噪声预测其中为 SMG 的可学习参数为时间步嵌入为 CLC 输出的控制信号。3.3.3 潜在特征对齐器LFA为进一步提升生成数据的真实性LFA 将真实世界数据的分布知识融入 SMG具体流程利用 SMG 预测的噪声进行一步生成得到将生成数据与真实恶劣天气数据通过线性投影映射到统一潜在空间从两者的潜在分布中采样和采用 KL 散度对齐两个分布其中为随机噪声。LFA 通过直接对齐生成数据与真实数据的分布让模型学习到真实天气的特征模式进一步缩小了生成数据与真实数据的差距。3.4 基于对比学习的控制器CLCCLC 的目标是生成具有高区分度的天气控制信号避免在统一框架中出现天气类型混淆核心是通过对比学习和语言监督让控制信号学习到紧凑的语义知识。3.4.1 核心结构CLC 由两部分组成天气编码器输入原始天气数据输出天气嵌入冻结的 CLIP 文本编码器输入预设的天气文本提示“snow”“rain”“fog”“clear”输出语义嵌入。3.4.2 对比学习损失CLC 的损失函数基于信息瓶颈IB理论通过对比学习优化天气嵌入与语义嵌入的互信息其中为互信息经验设置为 CLC 的可学习参数优化目标最小化与非对应天气语义嵌入的互信息减少冗余最大化与对应天气语义嵌入的互信息增强区分度。3.4.3 控制信号融合最终的天气控制信号w与时间步嵌入t拼接后沿通道维度与 SMG 的特征融合指导模型生成对应天气的 LiDAR 数据。3.5 整体损失函数与训练策略3.5.1 整体损失预训练阶段的整体损失函数为三部分损失之和3.5.2 训练流程预训练使用 MDP 生成的多样化天气数据训练模型优化所有参数微调使用真实世界的恶劣天气数据Seeing Through Fog 数据集微调模型固定 MDP 的参数更新 SMG、LFA 和 CLC 的参数推理微调完成后仅使用 CLC 和 SMG 进行推理通过 DDPM 的去噪过程生成目标天气的 LiDAR 数据。四、实验验证4.1 实验设置4.1.1 数据集KITTI-360以晴朗天气为主包含 50,348 帧训练 / 验证数据和 26,367 帧测试数据用于无条件生成实验Seeing Through Fog包含雪、雨、雾三种恶劣天气数据每种天气 200-3000 帧用于有条件生成、消融实验和下游任务验证。4.1.2 评价指标分布相似度指标用于衡量生成数据与真实数据的分布差异FPDFrechet Point Cloud Distance点云形式的 Frechet 距离FRDFrechet Range map Distance范围图形式的 Frechet 距离MMDMinimum Matching DistanceBEV 占用网格的最小匹配距离JSDJensen-Shannon DivergenceBEV 占用网格的 JS 散度注所有指标均为 “越小越好”。下游任务指标3D 目标检测的 APAverage Precision包括 Car AP0.5IoU、Cyclist AP0.25IoU、Pedestrian AP0.25IoU以及不同距离区间0-30m、30-50m、50-80m的 AP“越大越好”。4.1.3 对比方法无条件生成LiDAR-GAN、LiDAR-VAE、ProjectedGAN、LiDARGen、LiDM、R2DM、Text2LiDAR有条件生成天气模拟LSS雪、FSRL雾、LISA雨 / 雪 / 雾下游任务对比DROR、FSRL、LSS、LISA均为基于模拟数据的增强方法。4.2 无条件生成实验无条件生成实验旨在验证 WeatherGen 在晴朗天气下的生成质量结果如表 1 所示。从表 1 可以看出WeatherGen 在 FRD、BEV MMD 和 BEV JSD 指标上均取得最优成绩FPD 指标仅次于 Text2LiDAR与 Text2LiDAR 相比WeatherGen 的参数更少31.7M vs 45.8M生成速度更快7.83s vs 12.57s实现了性能、参数和速度的平衡。视觉对比结果如图 4 所示WeatherGen 生成的点云具有更清晰的物体轮廓和更完整的结构而 R2DM 和 Text2LiDAR 生成的点云噪声较多且存在点云穿透物体的问题。注WeatherGen 生成的点云更符合 LiDAR 物理特性物体轮廓清晰。4.3 有条件生成实验有条件生成实验验证 WeatherGen 在雪、雨、雾三种恶劣天气下的生成质量定量对比结果如表 2 所示。从表 2 可以看出对于雪和雨天气WeatherGen 的所有指标均显著优于传统模拟方法FPD 指标分别降低了 43.3%雪和 71.3%雨对于雾天气WeatherGen 的 FRD、BEV MMD 和 BEV JSD 指标均优于 FSRL仅 FPD 指标略高整体表现更优。视觉对比结果如图 5 所示WeatherGen 生成的数据在成像特征和天气特性上与真实数据高度一致而传统模拟方法生成的数据与真实数据存在明显差异。注WeatherGen 生成的数据与真实数据在噪声分布、点丢失模式上高度匹配。4.4 消融实验消融实验在 Seeing Through Fog 的 “大雪” 测试集上进行验证各核心模块的有效性结果如表 3 所示。消融实验结论MDP 的有效性移除 MDP-MDP后FPD 和 BEV JSD 指标下降说明可学习的数据生成器能提供更高质量的训练数据SMG 的有效性用 U-Net 替代 SMG-SMG后所有指标均下降说明 Spider Mamba 的建模方式更适配 LiDAR 数据的物理结构CLC 的有效性移除 CLC-CLC后控制信号质量下降导致生成数据与目标天气不匹配指标恶化LFA 的有效性加入 LFALFA后FRD 和 BEV MMD 指标提升说明真实数据分布对齐能增强生成数据的保真度微调的有效性经过微调 微调后所有指标均显著提升验证了 “预训练 微调” 策略的合理性。此外t-SNE 可视化结果图 6显示WeatherGen 生成的数据分布与真实数据高度重叠而传统模拟数据无 MDP 和微调与真实数据存在明显偏移。注WeatherGen 生成的数据红色与真实数据蓝色分布更接近模拟数据绿色偏移明显。4.5 下游任务3D 目标检测为验证生成数据的实际价值本文构建了 mini-weather 数据集每种天气 256 帧使用 LabelCloud 标注将其用于 3D 目标检测模型的训练增强对比结果如表 4-6 所示采用 PointPillars 作为检测器。表 4 浓雾场景 3D 目标检测结果表 5 大雪场景 3D 目标检测结果表 6 雨天场景 3D 目标检测结果下游任务实验结论WeatherGen 生成的数据在 21 个评价指标中18 个指标取得最优成绩显著优于传统模拟数据增强方法仅使用 7.4% 的生成数据替换训练集中 256 帧晴朗数据就能大幅提升恶劣天气下的检测性能其中浓雾场景的 Pedestrian AP 提升 5.73%雨天场景的 50-80m Car AP 提升 5.56%生成数据的标注成本远低于真实数据采集几天 vs 几年具有极高的实际应用价值。4.6 复杂度分析模型复杂度对比结果如图 8 所示WeatherGen 在参数数量、生成速度和性能之间实现了最优平衡与 R2DM 相比WeatherGen 仅增加 0.6M 参数FRD 指标提升 7.38%与 LiDARGen 相比WeatherGen 的 FRD 指标提升 76.07%生成速度提升 91.16%与 Transformer-based 的 Text2LiDAR 相比WeatherGen 参数更少31.7M vs 45.8M生成速度更快7.83s vs 12.57s且 BEV 指标更优。注WeatherGen 在性能、参数、速度三者间达到最佳平衡。五、结论与展望5.1 主要结论本文提出了 WeatherGen首个统一的多样化天气 LiDAR 数据生成框架通过以下创新点解决了现有方法的局限地图映射式数据生成器MDP提供高质量、多样化的训练数据自适应对齐真实分布Spider Mamba 生成器SMG沿 LiDAR 物理结构建模保持数据的空间特性潜在特征对齐器LFA融入真实世界知识提升生成数据保真度基于对比学习的控制器CLC实现精准的天气条件控制避免类型混淆。实验验证表明WeatherGen 生成的数据在分布相似度和下游任务性能上均显著优于现有方法构建的 mini-weather 数据集为恶劣天气下的 3D 感知研究提供了重要支持。5.2 未来展望扩展更多天气类型如沙尘、冰雹进一步提升框架的通用性优化模型的计算效率实现实时生成满足自动驾驶系统的在线数据增强需求结合多传感器数据如相机图像、雷达数据生成多模态的恶劣天气数据推动多模态感知研究。