基于BEV算法迭代为占用网络: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。 与3D目标检测相比,...
BEV+Transformer方案应运而生。BEV（Bird's Eye View），是指一种鸟瞰式的视角或坐标系，可以立体描述感知到的现实世界，相当于在车辆正上方10-20米处向下俯视车辆及周围环境，也被叫做“上帝视角”。相对应的，BEV也代指将视觉信息由图像空间端到端地转换到BEV空间下的技术。在BEV视图中，道路信息自上而下展示...
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。 应对恶劣天气:在雨雪雾霾等恶劣天气条件下,摄像头和激光雷达的...
昊铂HT的智驾方案采用行业领先的BEV+Transformer+占用网络OCC感知算法AI大模型。 首先不得不说的就是占用网络(Occupancy Network),相比那些对于传统参与者进行一一标注的传统方案,占用网络技术很好解决了通用障碍物识问题,比如桩桶、前车掉落的货物(通用障碍物)等等,极大提升异形障碍物识别能力和场景泛化能力,这对于复杂...
在BEV大范围应用前,最常用的是后融合方案,也称为“目标级融合”。 顾名思义,后融合方案中,不同传感器获得的数据通过不同网络算法独立处理,处理后得到各自的目标数据,再将目标数据在决策层由主处理器进行融合。 例如,针对图像数据,算法逐张提取2D特征后,对应转化到3D空间中,得出物体边界信息;针对点云数据,算法直接...
大家都知道,自动驾驶的实现都依赖人工智能算法的发展。截至目前,特斯拉的AI算法已经发展到了大模型阶段。具体来讲,就是Transformer+BEV+占用网络。 Transformer+BEV+占用网络 一方面,BEV可以高效表达自动驾驶系统周围的丰富空间信息;另一方面,Transformer在处理序列数据和复杂上下文关系方面展现了独特优势。两者结合可以充分利用...
占用网络模型有望成为下一代自动驾驶算法进步方向 特斯拉在2022年AI Day上发布Occupancy Networks(占用网络)，将BEV网络在高度方向进行了进一步的扩展，从而实现了BEV从2D到 3D的优化，可实时预测被遮挡物体的状态，解决了目标检测的长尾问题，即使某些物体不存在于训练集中，但是因为算法本身进行的是 空间占用的检测，不...
小米的智能驾驶系统算法融合了BEV（鸟瞰视图）技术与大模型，同时引入了三项重要的感知技术创新。其中，变焦BEV技术使得泊车识别更加精确，城区场景下的视野也更宽广。超分辨率占用网络技术的引入，显著提升了系统的识别精度，达到了小于1米的精细程度。道路大模型技术，实时生成道路拓扑，其效果可与高清地图相媲美。此外，...
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内完成计...