作者: 自动驾驶技术的核心:BEV、transformer、端到端。 BEV是指360度鸟瞰视觉信息不经过预提取预处理。 端到端是指原始一手的感知信息输入后,直接输出最终的决策和规划,所有的思考计算都让中间的一道环节解决,因为环节越多越多错误叠加。 - 端到端是一种本质的思考理念,大模型是其落地的技术工具。 在探索自动
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...
随着AI深度学习的兴起,Transformer被应用在BEV空间转换、时间序列上,形成了一个端到端的模型。 2.Transformer在视觉任务中的扩展 Transformer模型逐步被应用于计算机视觉(CV)任务,如目标检测、语义分割和物体跟踪等。其自注意力机制能够在图像上捕捉全局信息并分析不同位置特征之间的关系,帮助系统建立物体之间的空间关系。
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...
从追求BEV+Transformer，到竞逐端到端技术方案，这属于企业战略层面的变化。但与此同时，由于上一代方案还未很好落地、下一代方案就来了的现实，如何快速变换研发策略，也考验着每一家企业的智驾研发团队们。以上这些企业之所以会纷纷竞逐端到端技术，也是因为这一技术被行业大多数人视为是突破目前智驾领域天花板的有效...
一时间,BEV+Transformer和OCC占用网络等一系列的技术名词,就成为了整个智能驾驶行业的热词,推进落地开城和直播智驾过程也成为了众多车企展现自身技术优势的最直接方式。 殊不知,这样卷了半年时间,从今年初开始,由于受到了特斯拉的启发,整个...
谈一谈BEV和Transformer在自动驾驶中的应用 BEV和Transformer都这么火,这次就聊一聊。 结尾有资料连接 一BEV有什么用 首先,鸟瞰图并不能带来新的功能,对规控也没有什么额外的好处。 从鸟瞰图这个名词就可以看出来,本来摄像头等感知到的物体都是3D空间里的的,投影到2D空间,只是信息的损失,也很简单(乘一个矩阵)...
算法端 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...
BEV+Transformer架构可在复杂交通场景中识别各类障碍物,包括车辆、行人和道路设施等。通过自注意力机制,系统能够在特征图中捕捉到环境中关键物体的位置和运动方向,并对潜在的障碍物进行跟踪检测,有助于及时生成避障方案。 2.路径预测与动态规划 在路径预测方面,BEV+Transformer架构通过学习环境中各参与者的运动特征,预测...
有业内专家表示，基于Transformer模型，智能驾驶有望实现感知与决策一体化，实现端到端的大模型，即模型输入传感器数据、直接输出控制信号，以避免智能驾驶开发架构现存的累计错误或任务协调不足等问题。而上述智能驾驶趋势，也驱动着摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等传感器的变革。有关各细分传感器的应用痛点、...