transformer自动驾驶

### Transformer 技术在自动驾驶中的应用

#### 自动驾驶感知阶段的应用

Transformer 模型凭借出色的全局建模能力，在自动驾驶的感知和决策环节都展现了巨大应用价值[^1]。尤其在处理来自多个传感器的数据时，该模型能够有效捕捉不同位置之间的关系，提高对周围环境的理解精度。

对于获取鸟瞰视图(Bird's Eye View,BEV)，通常依赖于多种传感器的数据融合，如摄像头、激光雷达和毫米波雷达。这些设备从不同角度收集环境信息，并利用深度估计、几何投影以及坐标转换等方法将原始观测转化为统一的BEV表示形式[^3]。此过程不仅有助于增强系统的空间认知水平，还促进了后续高层次任务的有效执行。

#### 决策规划层面的作用

除了用于构建精确的地图表征外，基于自注意力机制(self-attention mechanism) 的架构同样适用于路径规划与行为预测等领域。通过对历史轨迹序列的学习分析，可以更好地预估其他道路使用者的行为模式；同时结合实时路况更新最优行动方案，确保车辆平稳高效地完成既定行程目标。

import torch.nn as nn

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model: int, dropout: float = 0.1, max_len: int = 5000):
        super().__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

        position = torch.arange(max_len).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe = torch.zeros(max_len, 1, d_model)
        pe[:, 0, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 0, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        """
        Args:
            x: Tensor, shape [seq_len, batch_size, embedding_dim]
        """
        x = x + self.pe[:x.size(0)]
        return self.dropout(x)

上述代码展示了如何创建一个简单的Positional Encoding模块，这是构成完整的Transformer框架不可或缺的一部分。它允许网络记住输入序列中各个元素的位置信息，这对于理解连续帧间的关系至关重要。