在此基础上，BEV算法进一步迭代为Occupancy Networks（占用网络），更加直接地打造3D空间。有别于感知2D图像、提取像素（pixel）转化为3D特征，Occupancy Networks直接感知3D空间中的体素（voxel），也就是将世界划分为多个大小一致的立方体，快速识别每个体素是否被占用，继而判断车辆是否要躲避。Occupancy Networks可以在10ms...
OccFormer:使用双路 transformer 结构处理相机数据生成的 3D 体素特征。 VoxFormer:支持单帧或多帧图像数据输入,特点是轻量级,对小目标检测效果好,但远距离性能需提升。 OccupancyDETR:由目标检测网络和3D 占用解码器模块组成,对小目标检测性能好,速度快,计算资源消耗少,但对某些类别的预测效果不好。 FB - OCC:由 ...
Occupancy Network 是特斯拉在自动驾驶中使用的一种深度学习方法。它是一种3D语义占用感知方法，可以从多...
目前,BEV+Transformer技术已经被应用于多家车企NOA中。包括但不限于特斯拉FSD、蔚来NOP、小鹏XNGP和理想AD Max等。 特斯拉FSD 蔚来NOP 小鹏XNGP 理想AD Max 虽然BEV+Transformer已经实现量产上车,但车辆感知能力仍然不算完美。在未来,行业将继续在这方面进行强化。Occupancy Network(占用网络)技术是研发方向。它有能力将...
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。
无图智驾系统在方案选择上倾向于采用BEV(Bird's Eye View)/Occupancy+Transformer的组合,而非传统的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)来构建局部语义地图,这主要基于以下几点原因: 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...
2020年特 斯拉重构自动驾驶算法，引入BEV+ Transformer取 代传统的2D+CNN算法，并采用特征级融合取代后 融合，自动标注取代人工标注。2022年算法中引入 时序网络，并将BEV升级为占用网络(Occupancy Network)。2023年8月，端到端AI自动驾驶系统FSD Beta V12首次公开亮相，完全依靠车载摄像头和神经 网络来识别道路和交通...
蔚来汽车辅助驾驶系统NOP+在感知端采用BEV+Occupancy,与其自研自动驾驶系统NAD采用同一技术栈,在实现更低频率接管的辅助驾驶基础上,还开发了高速换电站自主换电的独特功能。 此外,华为自研的ADS高阶智能驾驶系统,1.0版本实现基于Transformer的BEV架构,最新的2.0版本增加自研GOD网络,融合激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传...
因此,BEV+Transformer方案能够处理多种自动驾驶的corner case场景。 感知复杂道路:在交通拥堵、路口复杂、路面不规则等情况下,BEV+Transformer以连续的俯视视角生成更全面的感知情况,以做出更可靠的路径规划;甚至在路面狭窄、有遮挡的情况下,俯视视角、跨模态融合、注意力机制下的算法,这些都能够使车辆更好地识别周边环境...
因此,BEV+Transformer方案能够处理多种自动驾驶的corner case场景。 感知复杂道路:在交通拥堵、路口复杂、路面不规则等情况下,BEV+Transformer以连续的俯视视角生成更全面的感知情况,以做出更可靠的路径规划;甚至在路面狭窄、有遮挡的情况下,俯视视角、跨模态融合、注意力机制下的算法,这些都能够使车辆更好地识别周边环境...