基于LSS的方式通过额外的深度估计/假设,利用深度信息将图像特征映射回3D空间;而基于transformer的方式通常是反向操作,先在3D空间定义特征表现形式(query),通过映射关系再去图像空间提取特征。这样划分只是习惯。 事实上这种视角转换方式在Occ上是相同的,也可以划分为LSS方式和transformer方式,唯一区别是在Occ里要转换为体素...
第三:bev/occ + transformer 不是一个方案,SLAM也是可以使用bev生成的道路拓扑自建地图的,另外有SLAM也并不意味着不需要occ,occ对于没有激光雷达方案,道路异形障碍物检测是必须的; 第四个:一定时间范围内的局部语义地图,如果简单依赖视觉bev+occ,是没有超视距信息的,也能用,但是你要接受它可能变道到汇入车道以及...
第三:bev/occ + transformer 不是一个方案,SLAM也是可以使用bev生成的道路拓扑自建地图的,另外有SLAM也并不意味着不需要occ,occ对于没有激光雷达方案,道路异形障碍物检测是必须的; 第四个:一定时间范围内的局部语义地图,如果简单依赖视觉bev+occ,是没有超视距信息的,也能用,但是你要接受它可能变道到汇入车道以及...
2 不管无图有图，自动驾驶感知都有出带语义的OD，这个感知和BEV与否没关系，和Transformer与否也没关系。
现在无图/轻地图的智驾方案比较火,主要就是因为依靠高精地图来为感知兜底的方式成本太高,那么为什么现在大家都齐刷刷地转向bev/occ+transformer的方案呢?这种方案相比于用SLAM方法实时建立一定时间范围内的局部语义地图,再在此地图上做规划的方案优势在哪儿?以SLAM为基础做局部导航的缺陷在哪儿?
首先,无图智驾系统倾向于构建端到端的智能驾驶模型。在特斯拉等公司的引领下,Transformer+BEV架构逐渐成为主流,这种架构使智驾算法更加接近端到端的模式。这种模式允许系统直接从原始数据中学习驾驶策略,减少对中间环节(如局部语义地图)的依赖。 其次,当前自动驾驶领域正逐渐呈现出一种‘重感知,轻地图’的趋势。这意味着...
目前,BEV+OCC+Transformer已经实现了感知模块的端到端架构,决策模块也在逐步从依赖手写规则向基于深度学习的模式转变,最终目标是实现模块化联合与单一模型的端到端自动驾驶 0.1 行为克隆(Behavior Cloning) 数据收集:从专家(如人类驾驶员)处收集大量驾驶数据,这些数...
这是目前Occ3D-nuScenes上的最新排名，华为通过自监督学习显著提升了OCC算法的性能，尽管与顶尖的强监督算法COTR相比仍存在一定的差距。值得一提的是，COTR算法由华东师范大学提出，其OCC算法在轻松超越清华及众多海外名校的同时，也展现了师范大学在AI领域的实力。表来源：论文《COTR: Compact Occupancy TRansformer for...
而凭借BEV+Transformer的“纯视觉”，能够快速、精准地预测道路参与者的位姿轨迹，配合OCC占用网络技术能够帮助汽车机器人更准确还原3D场景，可以获取比激光雷达点云分辨率更高的三维结构信息，还能减少漏检、误检并弥补视觉所不具备的空间高度信息，突破能力上限和提升安全保障的同时，完全替代了激光雷达，大幅提升了泛化...
近日,在2023年广州车展期间,不少车企及智能驾驶厂商都发布了BEV+Transformer方案。其中,极越01(图片|配置|询价)已经实现了“BEV+Transformer”的“纯视觉”方案的量产,成为国内唯一量产“纯视觉”智驾方案的厂商。 预计明年1月,极越01将在BEV+Transformer的基础上通过OTA升级更新OCC占用网络技术,极大提升异形障碍物识别...