單元4-4BEV感知融合技術(shù)應(yīng)用CATALOGUE目錄4.4.1BEV感知的定義與必要性4.4.2視覺(jué)Transformer4.4.3BEV感知的應(yīng)用014.4.1BEV感知的定義與必要性BEV感知應(yīng)用廣泛BEV感知技術(shù)應(yīng)用于高精度地圖構(gòu)建、多傳感器融合、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、場(chǎng)景理解、自主決策與規(guī)劃等，為自動(dòng)駕駛提供全面環(huán)境感知能力。自動(dòng)駕駛挑戰(zhàn)多自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景，極端情況對(duì)感知和決策提出高要求；BEV技術(shù)通過(guò)全局視角增強(qiáng)感知，為處理極端情況提供更好支持。BEV感知全面準(zhǔn)確BEV感知提供全面準(zhǔn)確環(huán)境信息，解決傳統(tǒng)視覺(jué)感知局限；已應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、智能交通等，有效提升場(chǎng)景感知能力。視覺(jué)BEV感知原理視覺(jué)BEV感知基于多視角圖像序列，轉(zhuǎn)換BEV特征進(jìn)行感知，輸出3D檢測(cè)框或俯視圖分割；語(yǔ)義信息豐富但深度測(cè)量不足。1.BEV感知的定義自動(dòng)駕駛感知規(guī)劃自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃需多感知預(yù)測(cè)模塊提供環(huán)境信息，包括動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)和靜態(tài)元素識(shí)別，以支持決策避免碰撞。視覺(jué)感知預(yù)測(cè)融合純視覺(jué)感知預(yù)測(cè)算法解決單個(gè)子問(wèn)題，通過(guò)前融合或后融合結(jié)果；搭建系統(tǒng)時(shí)只能線性堆疊子模塊，存在模型誤差傳遞問(wèn)題。串行架構(gòu)缺點(diǎn)上游模塊誤差向下游傳遞，影響下游任務(wù)性能；重復(fù)特征提取等運(yùn)算無(wú)法共享，影響系統(tǒng)效率；無(wú)法充分利用時(shí)序信息。BEV并行感知多攝像頭或雷達(dá)轉(zhuǎn)換鳥(niǎo)瞰視角感知，增大視野并行任務(wù)；傳統(tǒng)BEV變換先提取特征再分割，逆透視變換消除視覺(jué)影響。IPM變換優(yōu)化IPM連接影像與BEV空間，需了解傳感器參數(shù)；改進(jìn)算法添加俯仰校正，利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行BEV空間轉(zhuǎn)換，融合多傳感器數(shù)據(jù)。2.BEV感知的必要性0102030405BEV感知優(yōu)勢(shì)跨視覺(jué)傳感器或多模態(tài)融合簡(jiǎn)單直觀，構(gòu)建4D空間易實(shí)現(xiàn)時(shí)序融合；可預(yù)測(cè)被遮擋目標(biāo)，端到端優(yōu)化易行，避免誤差累積，提升感知網(wǎng)絡(luò)性能。BEV感知技術(shù)特點(diǎn)提供全局視角，增強(qiáng)自動(dòng)駕駛復(fù)雜場(chǎng)景表現(xiàn)；通過(guò)攝像頭捕捉圖像，獲取顏色和紋理信息，成本相對(duì)較低，適用于大規(guī)模商業(yè)化部署。BEV感知技術(shù)優(yōu)勢(shì)相比單視角相機(jī)，BEV感知技術(shù)提供全局視角，更好應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景和惡劣天氣；處理極端情況更佳，總體成本低于激光雷達(dá)，性能提升明顯。3.BEV感知技術(shù)的優(yōu)勢(shì)024.4.2視覺(jué)Transformer視覺(jué)Transformer是一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，被廣泛用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的圖像處理任務(wù)。視覺(jué)Transformer定義與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，視覺(jué)Transformer在不使用卷積操作的情況下對(duì)圖像進(jìn)行處理。視覺(jué)Transformer特點(diǎn)視覺(jué)Transformer模型由多個(gè)層次組成，每個(gè)層次都包括多頭自注意力模塊和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊。視覺(jué)Transformer結(jié)構(gòu)視覺(jué)Transformer模型概述自注意力模塊自注意力模塊是模型的核心組件，它能夠自適應(yīng)地關(guān)注輸入的不同區(qū)域，并學(xué)習(xí)到區(qū)域之間的關(guān)系。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊負(fù)責(zé)對(duì)每個(gè)位置的特征進(jìn)行非線性變換和擴(kuò)展，以增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。視覺(jué)Transformer模型概述視覺(jué)Transformer優(yōu)點(diǎn)更好的靈活性視覺(jué)Transformer模型可以適用于不同大小的輸入圖像，而不像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)那樣需要預(yù)定義的固定大小的卷積核，使得視覺(jué)Transformer更適合處理尺寸不一的圖像數(shù)據(jù)，如遙感圖像和醫(yī)學(xué)圖像等。更好的可解釋性由于自注意力機(jī)制能夠?qū)Σ煌恢弥g的關(guān)系進(jìn)行建模，因此視覺(jué)Transformer模型的特征映射可以被解釋為輸入圖像中的不同部分之間的關(guān)系，使得模型的預(yù)測(cè)結(jié)果更容易被理解和解釋。更好的全局視野自注意力機(jī)制能夠關(guān)注整個(gè)圖像，而不是像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣只能關(guān)注固定大小的局部區(qū)域，因此視覺(jué)Transformer在處理圖像中的長(zhǎng)程依賴性問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)更好。034.4.3BEV感知的應(yīng)用BEV自動(dòng)駕駛系統(tǒng)構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)處理01將激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和相機(jī)等多模態(tài)數(shù)據(jù)融合為BEV格式，并進(jìn)行必要的預(yù)處理操作，如數(shù)據(jù)增強(qiáng)、歸一化等。感知模塊02在自動(dòng)駕駛的感知階段，Transformer模型可以用于提取多模態(tài)數(shù)據(jù)中的特征，如激光雷達(dá)點(diǎn)云、相機(jī)圖像、毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)等。預(yù)測(cè)模塊03基于感知模塊的輸出，使用Transformer模型預(yù)測(cè)其他交通參與者的未來(lái)行為和軌跡；通過(guò)學(xué)習(xí)歷史軌跡數(shù)據(jù)，捕捉到運(yùn)動(dòng)模式和相互影響。決策模塊04根據(jù)預(yù)測(cè)模塊的結(jié)果，結(jié)合交通規(guī)則和車輛動(dòng)力學(xué)模型，采用Transformer模型生成合適的駕駛策略。處理復(fù)雜道路狀況狹窄或遮擋的道路并車和交通合流緊急情況應(yīng)對(duì)預(yù)測(cè)異常行為應(yīng)對(duì)惡劣天氣條件在復(fù)雜道路狀況下，如交通擁堵、復(fù)雜的路口或者不規(guī)則的路面，Transformer+BEV技術(shù)可以提供更全面的環(huán)境感知。在惡劣天氣條件下，如雨、雪、霧等，傳統(tǒng)的攝像頭和激光雷達(dá)可能會(huì)受到影響，降低自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的感知能力。在實(shí)際道路環(huán)境中，行人、騎行者和其他交通參與者可能會(huì)出現(xiàn)異常行為，如突然穿越馬路、違反交通規(guī)則等。在狹窄或遮擋的道路環(huán)境中，傳統(tǒng)的攝像頭和激光雷達(dá)可能難以獲取足夠的信息來(lái)進(jìn)行有效的環(huán)境感知。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要應(yīng)對(duì)并車和交通合流等復(fù)雜任務(wù)；借助