多传感器融合的BEV感知算法
根据引用[1]和引用,多传感器融合的BEV感知算法可以分为前融合和后融合两种方法。
前融合是指将多个传感器的数据在输入到深度学习模型之前进行融合,得到一个统一的输入。这种方法的优点是可以充分利用多个传感器的信息,提高感知精度。但是需要考虑传感器之间的异构性,需要进行数据校准和标定,且计算量较大。
后融合是指各传感器针对目标物体单独进行深度学习模型推理,从而各自输出带有传感器自身属性的结果,并在决策层进行融合。这种方法的优点是不同的传感器都独立进行目标识别,解耦性好,且各传感器可以互为冗余备份。但是后融合也有缺点,当各自传感器经过目标识别再进行融合时,中间损失了很多有效信息,影响了感知精度,而且最终的融合算法,仍然是一种基于规则的方法,要根据先验知识来设定传感器的置信度,局限性很明显。
因此,多传感器融合的BEV感知算法需要根据具体情况选择前融合或后融合方法,并进行数据校准和标定,以提高感知精度。
BEV自动驾驶算法的调研
BEV自动驾驶算法是一种基于车辆俯视图(Bird's Eye View)的感知算法,可以让车辆无遮挡地“看清”道路上的实况信息。目前,不少研究机构和各大车企都在推动BEV方案的落地,基于来自传感器输入层、基本任务和产品场景的不同组合,可以给出相应的BEV算法。例如,BEVFormer属于纯摄像机路线的算法,从多个摄像机获取图像信息来执行多种任务,包括3D目标检测和BEV地图分割等。BEVFusion设计了一个BEV空间的多模态融合策略,同时使用摄像机和LiDAR作为输入完成3D检测和跟踪任务。在BEV感知算法出现之后,整个自动驾驶感知模块趋向形成统一,简洁,高效的端到端结构。此外,基于BEV进行的规划决策也是学术界研究的方向。
BEV OCC 前融合大模型
BEV (Bird's Eye View) 全称为 Birds-Eye-View,是一种从车辆上方视角观察周围环境的地图表示方式,常用于自动驾驶领域。OCC (Occupancy Grid Cell) 是一种空间分割技术,将周围环境划分为一个个网格单元,每个单元代表一个区域并记录其占用情况。
前融合大模型则是指将传感器数据(如摄像头、雷达和激光雷达)在BEV图上实时融合的一种先进算法。这种模型通常包含深度学习网络,它能同时处理来自多种传感器的数据源,生成一张包含道路、障碍物等信息的高精度地图,并进行动态更新。这样可以提供给自动驾驶系统更全面、准确的环境感知能力,支持更复杂的决策制定。