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自動(dòng)駕駛中一直說(shuō)的BEV+Transformer到底是個(gè)啥?

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匿名  發(fā)表于 2024-12-6 11:52:00 回帖獎(jiǎng)勵(lì) |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
編者語(yǔ):后臺(tái)回復(fù)“入群”,加入「智駕最前沿」微信交流群在很多車(chē)企的自動(dòng)駕駛介紹中,都會(huì)聽(tīng)到一個(gè)關(guān)鍵技術(shù),那就是BEV+Transformer,那BEV+Transformer到底是個(gè)啥?為什么很多車(chē)企在自動(dòng)駕駛技術(shù)中都十分追捧這項(xiàng)技術(shù)?其實(shí)“BEV(Bird’s Eye View)+Transformer”是兩個(gè)方向的技術(shù),BEV是一種全新的3D坐標(biāo)系,而Transformer則是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,BEV+Transformer的組合方案在感知、理解和預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)得更為強(qiáng)大,徹底終結(jié)了2D直視圖+CNN時(shí)代。BEV+Transformer通過(guò)鳥(niǎo)瞰視角與Transformer模型的結(jié)合,顯著提升了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的環(huán)境感知與決策支持能力。BEV+Transformer的首次亮相是由特斯提出,高效解決了其純視覺(jué)方案下多個(gè)攝像頭的數(shù)據(jù)融合的問(wèn)題,隨后國(guó)內(nèi)的小鵬、理想、蔚來(lái)等車(chē)企以及毫末智行、百度Apollo、商湯、地平線等Tier 1也紛紛跟進(jìn),提出了自己的BEV+Transformer方案。

Tier 1智能駕駛集感知模型應(yīng)用,來(lái)源:億歐智庫(kù)


BEV(鳥(niǎo)瞰視角)的概念1.BEV的定義和背景BEV即“Bird’s Eye View”(鳥(niǎo)瞰視角),顧名思義,它能夠?qū)⒁曈X(jué)信息立體化,如同一只鳥(niǎo)兒在車(chē)輛正上方俯瞰,周?chē)沫h(huán)境信息以自上而下的方式展示在坐標(biāo)系中,可以生成是以車(chē)輛為中心、從高空俯視車(chē)輛周?chē)h(huán)境的視角。與攝像頭獲取的前視圖相比,BEV視角能夠顯示更多的車(chē)輛周?chē)畔ⅰ_@種視角在自動(dòng)駕駛中十分重要,因?yàn)樗鼮楦兄到y(tǒng)提供了更廣闊的空間視野,有助于系統(tǒng)更好地理解復(fù)雜交通場(chǎng)景中的多方位環(huán)境。

2.BEV視角的生成過(guò)程獲取BEV視角通常依賴(lài)于多種傳感器的數(shù)據(jù)融合,如攝像頭、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)。這些傳感器以不同角度捕獲環(huán)境數(shù)據(jù),然后通過(guò)深度估計(jì)、幾何投影(尤其是透視投影變換)和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等步驟,將各視角的圖像或點(diǎn)云數(shù)據(jù)整合為一個(gè)鳥(niǎo)瞰圖。特別是在攝像頭生成BEV視角的過(guò)程中,這種投影轉(zhuǎn)換需要考慮到圖像的畸變和透視效果,以確保視角的準(zhǔn)確性。3.BEV視角的實(shí)際應(yīng)用BEV視角在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在復(fù)雜交通場(chǎng)景下的環(huán)境理解,如多車(chē)道并行、十字路口和環(huán)形交叉路口等。通過(guò)BEV視角,系統(tǒng)不僅可以識(shí)別前方物體,還能準(zhǔn)確檢測(cè)車(chē)輛四周的障礙物、行人、非機(jī)動(dòng)車(chē)和建筑物,從而為安全行駛提供更全面的環(huán)境信息。


Transformer的基本概念與作用1.Transformer模型的起源Transformer模型最早由谷歌在2017年的“Attention is all you need”一文中提出,最初用于自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域的翻譯和文本生成任務(wù)。與傳統(tǒng)的RNN、LSTM模型不同,Transformer的自注意力機(jī)制(Self-Attention)允許其處理任意長(zhǎng)度的輸入序列,且并行計(jì)算性能強(qiáng),因此在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高效計(jì)算方面有顯著優(yōu)勢(shì)。隨著AI深度學(xué)習(xí)的興起,Transformer被應(yīng)用在BEV空間轉(zhuǎn)換、時(shí)間序列上,形成了一個(gè)端到端的模型。2.Transformer在視覺(jué)任務(wù)中的擴(kuò)展Transformer模型逐步被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)任務(wù),如目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割和物體跟蹤等。其自注意力機(jī)制能夠在圖像上捕捉全局信息并分析不同位置特征之間的關(guān)系,幫助系統(tǒng)建立物體之間的空間關(guān)系。這在復(fù)雜場(chǎng)景下尤其重要,例如城市道路中需要理解不同車(chē)輛、行人之間的動(dòng)態(tài)交互。3.Transformer在BEV視角中的作用在BEV+Transformer架構(gòu)中,Transformer模型負(fù)責(zé)將BEV視角中的特征圖信息轉(zhuǎn)化為高層次的語(yǔ)義信息。通過(guò)自注意力機(jī)制,Transformer能夠在特征圖上找到重要物體之間的相對(duì)位置關(guān)系,并分析它們的行為趨勢(shì)。例如,Transformer可以識(shí)別車(chē)道內(nèi)外車(chē)輛的距離和速度關(guān)系,有助于預(yù)測(cè)其他車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)軌跡。




BEV+Transformer的技術(shù)原理1.多傳感器數(shù)據(jù)融合與轉(zhuǎn)換BEV+Transformer的核心在于將來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為BEV視角的特征圖,再利用Transformer進(jìn)行深度分析。首先,通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對(duì)攝像頭和雷達(dá)數(shù)據(jù)提取特征,并進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換生成BEV視角的特征圖。這樣就能在車(chē)身上方生成完整的俯視圖,為T(mén)ransformer模型提供豐富的環(huán)境信息。

2.自注意力機(jī)制的全局關(guān)系分析Transformer模型利用自注意力機(jī)制分析BEV特征圖中的不同位置特征,建立物體與物體之間的相關(guān)性。例如,系統(tǒng)可以分析道路上的車(chē)輛、行人、障礙物的分布及其相對(duì)速度,預(yù)測(cè)他們的行為變化趨勢(shì)。這種全局關(guān)系的分析使得系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的環(huán)境理解更加深刻和準(zhǔn)確。3.高層次語(yǔ)義信息的輸出與決策支持Transformer處理完BEV視角特征后,生成的輸出包含環(huán)境的高層次語(yǔ)義信息,包括物體類(lèi)別、位置、運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)等。這些信息不僅可以用于路徑規(guī)劃,還能輔助車(chē)輛進(jìn)行避障和動(dòng)態(tài)調(diào)整。在自動(dòng)駕駛決策模塊中,這些高層信息與其他預(yù)測(cè)結(jié)果結(jié)合,生成更加智能的駕駛策略。


BEV+Transformer的實(shí)際應(yīng)用案例1.障礙物檢測(cè)與識(shí)別BEV+Transformer架構(gòu)可在復(fù)雜交通場(chǎng)景中識(shí)別各類(lèi)障礙物,包括車(chē)輛、行人和道路設(shè)施等。通過(guò)自注意力機(jī)制,系統(tǒng)能夠在特征圖中捕捉到環(huán)境中關(guān)鍵物體的位置和運(yùn)動(dòng)方向,并對(duì)潛在的障礙物進(jìn)行跟蹤檢測(cè),有助于及時(shí)生成避障方案。2.路徑預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)規(guī)劃在路徑預(yù)測(cè)方面,BEV+Transformer架構(gòu)通過(guò)學(xué)習(xí)環(huán)境中各參與者的運(yùn)動(dòng)特征,預(yù)測(cè)車(chē)輛和行人等的行駛軌跡。這種全局化預(yù)測(cè)在車(chē)流密集的場(chǎng)景中尤為重要,能夠幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提前分析其他交通參與者的行為趨勢(shì),從而制定更安全、順暢的行駛路徑。3.車(chē)道線識(shí)別與輔助駕駛在高速公路或復(fù)雜路口,車(chē)輛需要精準(zhǔn)識(shí)別車(chē)道線以保持在車(chē)道內(nèi)行駛。傳統(tǒng)攝像頭的識(shí)別易受光線和視角影響,而B(niǎo)EV+Transformer結(jié)合了全方位的鳥(niǎo)瞰圖,確保了在惡劣條件下也能穩(wěn)定識(shí)別車(chē)道線,使車(chē)輛在變道或急轉(zhuǎn)彎時(shí)更安全。


BEV+Transformer的優(yōu)勢(shì)1.全局視角與空間理解能力BEV視角帶來(lái)了全局性的環(huán)境感知能力,能夠減少車(chē)輛周?chē)^(qū)。Transformer的自注意力機(jī)制則增強(qiáng)了系統(tǒng)的空間理解能力,在BEV特征圖中識(shí)別出場(chǎng)景內(nèi)物體的長(zhǎng)距離關(guān)系,使得自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的認(rèn)知更全面。2.多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一融合BEV+Transformer架構(gòu)能夠在統(tǒng)一的特征圖中處理多傳感器信息,提升了感知的精度。例如,圖像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)前期融合后,再經(jīng)由Transformer分析,大大減少了因多傳感器不一致而產(chǎn)生的誤差,從而提升了模型的魯棒性。

3.有效的預(yù)測(cè)能力Transformer在視覺(jué)任務(wù)中展現(xiàn)出的強(qiáng)大預(yù)測(cè)能力,使BEV+Transformer架構(gòu)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)其他車(chē)輛、行人的行為。尤其在動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景中,Transformer結(jié)合BEV信息能提供精細(xì)的路徑預(yù)測(cè),幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提前識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)。


BEV+Transformer的局限性與挑戰(zhàn)1.計(jì)算資源需求與實(shí)時(shí)性挑戰(zhàn)Transformer的自注意力機(jī)制對(duì)計(jì)算資源需求較大,尤其是在處理多傳感器融合數(shù)據(jù)時(shí),可能會(huì)導(dǎo)致推理延遲問(wèn)題。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要達(dá)到毫秒級(jí)響應(yīng)速度,這對(duì)計(jì)算資源提出了高要求。一些優(yōu)化技術(shù)(如分塊自注意力)可以減小負(fù)擔(dān),但實(shí)現(xiàn)高效實(shí)時(shí)推理仍是挑戰(zhàn)。2.傳感器精度和同步性依賴(lài)BEV+Transformer的表現(xiàn)高度依賴(lài)傳感器的精度與同步性。在復(fù)雜環(huán)境中,天氣、遮擋、反射等因素可能導(dǎo)致傳感器獲取的信息出現(xiàn)偏差,從而影響B(tài)EV視角的準(zhǔn)確性。傳感器誤差會(huì)使Transformer的分析結(jié)果不可靠,影響系統(tǒng)的整體表現(xiàn)。3.復(fù)雜交通場(chǎng)景的魯棒性BEV+Transformer在高動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景下(如城市密集路段)可能受到影響,因?yàn)檫@些場(chǎng)景包含大量動(dòng)態(tài)物體及不確定因素。在應(yīng)對(duì)惡劣天氣、光線變化及不同國(guó)家的道路標(biāo)志差異時(shí),BEV+Transformer的魯棒性仍需進(jìn)一步驗(yàn)證和優(yōu)化,以保證系統(tǒng)能適應(yīng)多樣化的場(chǎng)景。


結(jié)語(yǔ)BEV+Transformer架構(gòu)為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域帶來(lái)了新的技術(shù)突破。通過(guò)結(jié)合鳥(niǎo)瞰視角的全局信息和Transformer的自注意力機(jī)制,該架構(gòu)顯著提升了感知精度和決策支持能力。然而,要在實(shí)際道路場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)其廣泛應(yīng)用,還需克服計(jì)算資源、傳感器同步性等方面的挑戰(zhàn)。未來(lái),隨著硬件技術(shù)的進(jìn)步和算法優(yōu)化,BEV+Transformer有望成為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的重要組成部分,為完全自動(dòng)駕駛奠定堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。-- END --

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