Transformer是一种基于Attention机制的深度学习模型,能处理大规模数据级学习任务,精确感知和预测物体深度。 特斯拉在感知网络架构引入BEV三维空间转化层\\ 来源:特斯拉 BEV融合感知技术路线:毫末智行是长城汽车旗下自动驾驶公司,2022年推出“重感知,轻地图”的城市NOH方案,核心技术来自MANA(雪湖体系)。 在MANA感
BEV融合感知技术路线:毫末智行是长城汽车旗下自动驾驶公司,2022年推出“重感知,轻地图”的城市NOH方案,核心技术来自MANA(雪湖体系)。 在MANA感知架构中,毫末智行采用了BEV融合感知(视觉Camera+Lidar)技术。利用自研的Transformer算法,MANA既完成了对纯视觉信息的BEV转化,也完成了Camera和Lidar特征数据的融合,即跨模态raw...
BEV+Transformer能够实时输出交通状况，并对路面行人、车辆作出预测，便于智驾系统做出更加合适的应急策略。更重要的是，BEV+Transformer的方案将静态道路信息与动态道路参与方统一到了同一个坐标系下，通过实时感知与转换，在行驶中即可实时生成“活地图”，推动自动驾驶中“感知-决策-规划”的任务进行。这也就意味着高...
叠加技术、市场和政策等多方因素，智能驾驶质变加速。大模型算法的应用，不断突破自动驾驶ODD的上限，从感知到决策控制端到端的自动驾驶模型有望成为未来发展方向。具体到感知端，传感器配置持续“内卷”，多传感器信息融合成为关键课题。基于BEV+Transformer做特征融合，有利于解决图像尺度问题和遮挡问题，更好地实现向量空...
BEV+Transformer技术如同为自动驾驶汽车安装了一双“慧眼”,能够清晰地“看到”周围的环境和障碍物,并做出更加准确的判断。 如果说端到端大模型是自动驾驶领域新晋的“顶流”,那么 BEV+Transformer 可以算得上是它的“前辈”。两者都是在视觉路线建立了基于Transformer 的架构。ChatGPT,其中的“T”即代表了以 Transfor...
传统算法死记硬背规则,Transformer通过海量数据自学老司机套路,比如: ✅ 预判隔壁车道司机“探头看导航”可能变道 ✅ 识别路边临时施工牌,提前绕行 3. 车企技术路线大乱斗 三、普通人买车避坑指南 1. 城市NOA是不是智商税?看三点 有无激光雷达:雨雾天多的地区必选(华为问界M5雨天实测接管率低60%) ...
BEV+Transformer: 鸟瞰视角下的感知革命 BEV+Transformer技术如同为自动驾驶汽车安装了一双“慧眼”,能够清晰地“看到”周围的环境和障碍物,并做出更加准确的判断。 如果说端到端大模型是自动驾驶领域新晋的“顶流”,那么 BEV+Transformer 可以算得上是它的“前辈”。两者都是在视觉路线建立了基于Transformer 的架构。
其实“BEV(Bird’s Eye View)+Transformer”是两个方向的技术,BEV是一种全新的3D坐标系,而Transformer则是一种深度学习神经网络模型,BEV+Transformer的组合方案在感知、理解和预测方面表现得更为强大,彻底终结了2D直视图+CNN时代。BEV+Transformer通过鸟瞰视角与Transformer模型的结合,显著提升了自动驾驶系统的环境感知与...
二、技术路线上,全面拥抱以视觉为主的特斯拉方案 大家都知道,自动驾驶的实现都依赖人工智能算法的发展。截至目前,特斯拉的AI算法已经发展到了大模型阶段。具体来讲,就是Transformer+BEV+占用网络。 Transformer+BEV+占用网络 一方面,BEV可以高效表达自动驾驶系统周围的丰富空间信息;另一方面,Transformer在处理序列数据和复杂...
基于Transformer模型的BEV技术成为当下的热门选择。 图源@视觉中国 2023年城市NOA成为自动驾驶新的战场,各车企纷纷发布新产品、立下新目标,要在高阶辅助驾驶的赛场上大展身手。感知模块作为自动驾驶流程中的第一环,也是将物理世界与车机大脑相连接的重要一环。如何让汽车像人类一样,将“眼前所看”转化为“脑中所想”...