针对训练无人驾驶感知性能过程中，现有雨天场景样本数据采集难度大、不可控以及样本库数量较少等问题，提出了一种基于多模态融合的雨天交通场景构建算法。首先，分析雨天场景，将其划分为雨线模型和雨滴模型两种模型进行重构；其次，提出一种基于随机多源融合的雨线模型，由多个方向、多个感知密度融合得出雨线效果；然后，提出了一种基于异构映射的雨滴模型，实现对单个雨滴的凸透效果映射，并结合防碰撞设计，避免多雨滴累加在相同区域造成误差；最后，融合两种模型，并利用多种基础形态实现对雨天场景的重构。实验结果表明，构建的雨天场景随着雨量的增加，部分细节信息变丰富，信息熵、平均梯度等指标先增加后减少，而图像质量则持续降低，接近于实际雨天场景。随着雨量的增加，图像干扰信息和细节都明显增强，信息熵、平均梯度等都有所上升，PSNR、SSIM等参数明显降低，图像质量显著下降。
