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...
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...
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...
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...
BEV(鸟瞰视图)模型基于多个摄像头甚至不同传感器,可以被视为解决上述SLAM+DL第一代自动驾驶技术问题的潜在技术方案,本文将BEV+Transformer结合技术成为自动驾驶感知2.0时代。如图4所示,BEV以鸟瞰图视角呈现车辆信息,是自动驾驶系统中跨摄像头和多模态融合的体现。其核心思想是将传统的2D图像感知转为3D感知。对于BEV感知来...
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大模型的助力下，通过算法提前融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等不同传感器的数据信息特征，...
BEV+Transformer 提高智能驾驶感知能力和泛化能力 BEV/Transformer 分别 是什么？ BEV全称是 Bird’s Eye View(鸟瞰视角），是将三维环境信 息投影到二维平面的一种方法，以俯视视角来展 示环境当中的物体和地形。Transformer大模型 本质上是基于自注意力机制的深度学习模型，与 传统神经网络RNN和CNN不同，Transformer...
基于Transformer模型的BEV技术成为当下的热门选择。亿欧汽车始终关注智能电动汽车领域的技术进展与商业动态，特此撰写BEV+Transformer系列文章，从技术、商业、趋势三个维度分别入手，深度剖析自动驾驶感知模块发展的新浪潮。一、高阶智能驾驶感知模块：汽车成为机器生物的第一步 实现高级辅助驾驶乃至自动驾驶的第一步就是感知...
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大模型的助力下,通过算法提前融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等不同传感器的数据信息特征,进一步...