大模型是当前AI领域最为火热的前沿趋势之一，可赋能自动驾驶领域的感知、标注、仿真训练等多个核心环节。在感知层，以特斯拉为首，"BEV+Transformer"范式已开始在自动驾驶领域得到广泛使用，可有效提升感知精确度，利于后续规划控制算法的实施，促进端到端自动驾驶框架的发展。BEV全称Bird'sEyeView，即鸟瞰图，该算法旨在...
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...
BEV+Transformer 架构通过鸟瞰视图,能够提供更全面、更准确的环境感知能力,为自动驾驶系统提供更可靠的决策支持。因此,BEV+Transformer可以被视为自动驾驶领域的重要里程碑,为未来的发展奠定了坚实的基础。 清华大学苏州汽车研究院智能网联中心技术总监孙辉先生指出,BEV算法将各类传感器信息统一映射至世界坐标系中,实现了在不...
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,更好地实现向量空间的构建,逐渐成为智能驾驶感知的主流范式。 另外,在AI...
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...
毫无疑问，伴随着BEV+Transformer的大规模应用，从芯片到传感器、软件算法、数据、模型部署等都将发生改变，整个智能驾驶供应链体系正在发生新一轮的重构。高阶自动驾驶进入2.0时代 基于BEV+Transformer方案，高阶智能驾驶正在进入2.0时代。一方面，伴随着智能驾驶感知系统进入新一轮的变革周期，“重感知、轻地图”成为了...
在"BEV+Transformer"趋势下,算法复杂度、数据规模以及模型参数均呈指数级提升,推动自动驾驶芯片向着大算力、新架构以及存算一体等方向演进。 1、大算力: 向数百TOPS算力演进。传统L1/L2辅助驾驶所需处理的数据量小且算法模型相对简单,因此以Mobileye为代表的单目视觉+芯片算法强耦合的一体机方案即可满足需求。但领航功...
2021 年特斯拉在 AI Day 上第一次将 BEV+transformer 的算法形式引入到自动 驾驶，开启了自动驾驶的崭新时代。首先 BEV 空间的构建，实际上就是寻找一种恰 当的方式，将多个 2D 的图像和传感器信息综合转化成为一个 3D 的向量空间。经过 多次尝试，特斯拉最终引入了 Transformer 大模型来实现这一转换。 Transformer...
BEV感知中的Transformer算法介绍 描述 1、Camera only 主要思想:固定900个query个数,随机初始化query。每个query对应一个3D reference point,然后反投影到图片上sample对应像素的特征。 缺点:需要预训练模型,且因为是随机初始化,训练收敛较慢 BEV Former https://arxiv.org/abs/2203.17270...
BEV+Transformer算法为主流趋势,优势在于全局视野 算法迭代:2D直视图+CNN→BEV+Transformer→BEV+Transformer+Occupancy→端到端。 传统“2D直视图+CNN”感知框架:路况感知信号由相机收集到的2D图像和雷达收集到的3D图像组成,不同感知结果通过CNN(卷积神经网络)进行后融合,通过大量计算统一升维到3D状态下车机行驶的坐标系...