【背景】传统方法因静态感受野设计较难适配城市自动驾驶场景中汽车、行人及骑行者等目标的显著尺度差异，且跨尺度特征融合易引发层级干扰。【方法】针对自动驾驶场景中多类别、多尺寸目标的3D检测中跨尺度表征一致性的关键挑战，本研究提出基于均衡化感受野的3D目标检测方法VoxTNT，通过局部-全局协同注意力机制提升检测性能。在局部层面，设计了PointSetFormer模块，引入诱导集注意力模块（Induced　Set　Attention　Block,　ISAB），通过约简的交叉注意力聚合高密度点云的细粒度几何特征，突破传统体素均值池化的信息损失瓶颈；在全局层面，设计了VoxelFormerFFN模块，将非空体素抽象为超点集并实施跨体素ISAB交互，建立长程上下文依赖关系，并将全局特征学习计算负载从O（N