小鹏汽车自研城市领航辅助系统XNGP,其感知核心为基于Transformer的BEV视觉感知系统Xnet,以多相机多帧的纯视觉方案为核心,辅以激光雷达作为安全冗余,通过大模型深度学习网络对相机探测信息进行多帧时序前融合,进而输出BEV视角下动态目标物的4D信息以及静态目标物的3D信息。 理想汽车自研辅助驾驶系统AD Max3.0,感知端采用静态B...
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...
而Transformer的网络结构在嫁接2D图像和3D空间时借鉴了人脑的注意力(Attention)机制，在处理大量信息时能够只选择处理关键信息，以提升神经网络的效率，因此Transformer的饱和区间很大，更适宜于大规模数据训练的需求。在自动驾驶领域，Transformer相比于传统CNN，具备更强的序列建模能力和全局信息感知能力，目前已广泛用于视觉2...
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决策支持能力。 BEV+Transformer的首次亮相是由特斯提出,高效解决了其纯视觉方案下多个摄像头的数据融合的问题,随后国内的小鹏、理想、蔚来等车企以及毫末智行、百度Apollo、商汤、地平线等Tier 1也纷纷跟进,提出了自己的BEV+Transform...
特斯拉发布BEV+Transformer算法以来，行业广泛认可，国内诸多玩家积极跟进，包括华为、地平线、理想汽车、小鹏汽车等主要玩家都在积极布局，分别推出自己的大模型算法。BEV+Transformer、占用网络等分别在地平线征程5芯片、华为ADS2.0智能驾驶系统、理想智能驾驶ADPro/ADMax版本，小鹏全栈自研XNGP智能驾驶系统上均有所体现。...
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...
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决策支持能力。BEV+Transformer的首次亮相是由特斯提出,高效解决了其纯视觉方案下多个摄像头的数据融合的问题,随后国内的小鹏、理想、蔚来等车企以及毫末智行、百度Apollo、商汤、地平线等Tier 1也纷纷跟进,提出了自己的BEV+...
Q:大概在两三个月以前,李想表示要转向BEV加transformer的方案,理想汽车要在2030年成为一家AI公司。从这么一个角度来看, BEV加transformer的方案它到底是有学术意义上的贡献,还是说它其实解决了一些工程上问题? A:transformer本身是一个创新性、颠覆性的东西,但是transformer和BEV的结合,或者说比如深度学习和BEV的结合,...
具体来看,系统1所使用的端到端模型的输入端主要是摄像头与激光雷达这些车外传感器收集信息并输入模型。并且理想汽车在其中增加了记忆模块以及车辆状态信息和导航信息,通过Transformer模型编码与BEV特征,共同解码出道路结构、动态障碍物、通用障碍物信息,并基于此对车辆行驶路线进行规划。
三、BEV+Transformer 高精地图除成本、政策等因素导致“不香了”以外,各厂商从融合路线转为重感知路线,还有一个重要原因是BEV+Transformer方案的流行。包括小鹏、华为、理想、毫末等城市NOA方案都提到了不依赖高精地图,而他们所采用的技术就是BEV+Transformer方案。