1 前言

從輸出維度的角度來看，基于視覺傳感器的感知方法可以分為2D感知和3D感知兩種。專欄之前的文章也分別對這兩種感知任務(wù)做了詳細(xì)的介紹。

從傳感器的數(shù)量上看，視覺感知系統(tǒng)也分為單目系統(tǒng)，雙目系統(tǒng)，以及多目系統(tǒng)。2D感知任務(wù)通常采用的是單目系統(tǒng)，這也是計算機視覺和深度學(xué)習(xí)結(jié)合最緊密的領(lǐng)域。但是自動駕駛感知最終需要的是3D輸出，因此我們需要將2D的信息推廣到3D。在深度學(xué)習(xí)取得成功之前，通常的做法是根據(jù)目標(biāo)的先驗大小以及目標(biāo)處于地平面上等假設(shè)來推斷目標(biāo)的深度（距離），或者采用運動信息進行深度估計（Motion Stereo）。有了深度學(xué)習(xí)的助力之后，從大數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)場景線索，并進行單目深度估計成為了可行的方案。但是這種方案非常依賴于模式識別，而且很難處理數(shù)據(jù)集之外的場景（Corner Case）。比如施工路段的特殊工程車輛，由于數(shù)據(jù)庫中很少出現(xiàn)或者根本沒有此類樣本，視覺傳感器無法準(zhǔn)確檢測該目標(biāo)，因而也就無法判斷其距離。

雙目系統(tǒng)可以自然的獲得視差，從而估計障礙物的距離。這種系統(tǒng)對模式識別的依賴度較小，只要能在目標(biāo)上獲得穩(wěn)定的關(guān)鍵點，就可以完成匹配，計算視差并估計距離。但是，雙目系統(tǒng)也有以下缺點。首先，如果關(guān)鍵點無法獲取，比如在自動駕駛中經(jīng)常引發(fā)事故的白色大貨車，如果其橫在路中央，視覺傳感器在有限的視野中很難捕捉關(guān)鍵點，距離的測算就會失敗。其次，雙目視覺系統(tǒng)對攝像頭之間的標(biāo)定要求非常高，一般來說都需要有非常精確的在線標(biāo)定功能。最后，雙目系統(tǒng)的計算量較大，需要算力較高的芯片來支持，一般都會采用FPGA。雙目系統(tǒng)的成本介于單目和激光雷達(dá)之間，目前也有一些OEM開始采用雙目視覺來支持不同級別的自動駕駛系統(tǒng)，比如斯巴魯，奔馳，寶馬等。

理論上說，雙目系統(tǒng)已經(jīng)可以解決3D信息獲取的問題，那么為什么還需要多目系統(tǒng)呢？原因大致有兩點：一是通過增加不同類別的傳感器，比如紅外攝像頭，來提高對各種環(huán)境條件的適應(yīng)性；二是通過增加不同朝向，不同焦距的攝像頭來擴展系統(tǒng)的視野范圍。下面我們就來分析幾個典型的多目系統(tǒng)。

2 Mobileye的三目系統(tǒng)

對應(yīng)定焦鏡頭來說，探測距離和探測視角是成反比的關(guān)系。視角越寬，探測的距離越短，精度越低；視角越窄，探測的距離越長，精度越高。車載攝像頭很難做到頻繁變焦，因此一般來說探測距離和視野都是固定的。

多目系統(tǒng)，可以通過不同焦距的攝像頭來覆蓋不同范圍的場景。比如Mobileye和ZF聯(lián)合推出的三目系統(tǒng)，三目包含一個150°的廣角攝像頭，一個52°的中距攝像頭和一個28°的遠(yuǎn)距攝像頭。其最遠(yuǎn)探測距離可以達(dá)到300米，同時也可以保證中近距的探測視野和精度，用于檢測車輛周邊的環(huán)境，及時發(fā)現(xiàn)車輛前方突然出現(xiàn)的物體。

這種三目系統(tǒng)主要的難點在于如何處理重疊區(qū)域中不一致的感知結(jié)果。不同攝像頭對于同一場景給出了不同的理解，那么就需要后面的融合算法來決定信任哪一個。不同攝像頭自身的誤差范圍也不同，很難設(shè)計一個合理的規(guī)則去定義各種不同情況下的決策，這給融合算法帶來了更大的挑戰(zhàn)。文章后面會介紹，多目系統(tǒng)其實還可以采用數(shù)據(jù)層的融合，利用深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)集來學(xué)習(xí)融合規(guī)則。當(dāng)然也不是說交給機器學(xué)習(xí)就完事大吉了，黑盒子的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有時也會給出難以解釋的輸出。

3 Foresight的四目感知系統(tǒng)

多目系統(tǒng)的另外一個思路是增加不同波段的傳感器，比如紅外攝像頭（其實激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)也是不同波段的傳感器而已）。來自以色列的Foresight公司設(shè)計并演示了一個四目感知系統(tǒng)（QuadSight）。在可見光雙目攝像頭的基礎(chǔ)上，QuadSight增加了一對長波紅外（LWIR）攝像頭，使探測范圍從可見光波段擴展到紅外波段。紅外波段的加入，一方面增加了信息量，另一方面也增強了在夜間環(huán)境以及在雨霧天氣下的適應(yīng)能力，保證了系統(tǒng)全天候運行的能力。

QuadSight系統(tǒng)中攝像頭的視野范圍為45度，最遠(yuǎn)可以探測150米的距離，可以在100米的距離內(nèi)探測到35*25厘米大小的物體。運行速度方面可以達(dá)到45幀/秒，足以應(yīng)對高速行駛的場景。

Foresight的QuadSight四目系統(tǒng)

QuardSight系統(tǒng)是由兩對雙目系統(tǒng)組成。從上圖中可以看到，紅外雙目攝像頭安裝在擋風(fēng)玻璃的左右兩側(cè)，其基線長度要比一般的雙目系統(tǒng)大很多。這里稍微跑點題，討論一下雙目系統(tǒng)基線長度的問題。

傳統(tǒng)的雙目系統(tǒng)一般采用短基線模式，也就是說兩個攝像頭之間的距離比較短，這就限制了探測的最大距離。當(dāng)一個目標(biāo)距離很遠(yuǎn)時，其在左右圖像上的視差已經(jīng)小于一個像素，這時就無法估計其深度，既所謂的基線約束。這已是極限的情況，其實對于遠(yuǎn)距離目標(biāo)，即使視差大于一個像素，深度估計的誤差也是很大的。一般來說，深度估計的誤差應(yīng)該與距離的平方成正比。

為了提高雙目系統(tǒng)的有效探測距離，一個直觀的方案就是增加基線長度，這樣可以增加視差的范圍。NODAR的公司推出的Hammerhead技術(shù)，可以實現(xiàn)兩個攝像頭超大距離的寬基線配置，探測距離最遠(yuǎn)可達(dá)1000米，同時可以生成高密度的點云。這個系統(tǒng)可以利用整車的寬度，比如把攝像頭安裝在側(cè)視鏡、前大燈或車頂兩側(cè)。

Hammerhead技術(shù)中的寬基線配置

4 Tesla的全景感知系統(tǒng)

分析了三目和四目的例子后，下面進入本篇文章的重點，也就是基于多目的全景感知系統(tǒng)。這里我們采用的例子是Tesla在2021年的AI Day上展示了一個純視覺的FSD（Full Self Driving）系統(tǒng)。雖然說只能算是L2級別（駕駛員必須做好隨時接管車輛的準(zhǔn)備），但如果只是橫向?qū)Ρ萀2級的自動駕駛系統(tǒng)，F(xiàn)SD的表現(xiàn)還是不錯的。此外，這個純視覺的方案集成了近年來深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的很多成功經(jīng)驗，在多攝像頭融合方面很有特點，個人覺得至少在技術(shù)方面還是值得研究一下。

Tesla FSD系統(tǒng)的多攝像頭配置

這里再稍微跑個題，說一下Tesla AI和Vision方向的負(fù)責(zé)人，Andrej Karpathy。這位小哥1986年出生，2015年在斯坦福大學(xué)獲得博士學(xué)位，師從計算機視覺和機器學(xué)習(xí)界的大牛李飛飛教授，研究方向是自然語言處理和計算機視覺的交叉任務(wù)以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其中的應(yīng)用。馬斯克2016年將這位青年才俊召入麾下，之后讓其負(fù)責(zé)Tesla的AI部門，是FSD這個純視覺系統(tǒng)在算法方面的總設(shè)計師。

Andrej在AI Day上的報告中首先提到，五年前Tesla的視覺系統(tǒng)是先獲得單張圖像上的檢測結(jié)果，然后將其映射到向量空間（Vector Space）。這個“向量空間”是報告中的核心概念之一，我理解其實它就是環(huán)境中的各種目標(biāo)在世界坐標(biāo)系中的表示空間。比如對于物體檢測任務(wù)，目標(biāo)在3D空間中的位置，大小，朝向，速度等描述特性組成了一個向量，所有目標(biāo)的描述向量組成的空間就是向量空間。視覺感知系統(tǒng)的任務(wù)就是將圖像空間中的信息轉(zhuǎn)化為向量空間中的信息。這可以通過兩種方法來實現(xiàn)：一是先在圖像空間中完成所有的感知任務(wù)，然后將結(jié)果映射到向量空間，最后融合多攝像頭的結(jié)果；二是先將圖像特征轉(zhuǎn)換到向量空間，然后融合來自多個攝像頭的特征，最后在向量空間中完成所有的感知任務(wù)。

Andrej舉了兩個例子，說明為什么第一種方法是不合適的。首先，由于透視投影，圖像中看起來不錯的感知結(jié)果在向量空間中精度很差，尤其是遠(yuǎn)距離的區(qū)域。如下圖所示，車道線（藍(lán)色）和道路邊緣（紅色）在投影到向量空間后位置非常不準(zhǔn)，無法用支持自動駕駛的應(yīng)用。

圖像空間的感知結(jié)果（上）及其在向量空間中的投影（下）

其次，在多目系統(tǒng)中，由于視野的限制，單個攝像頭可能無法看到完整的目標(biāo)。比如在下圖的例子中，一輛大貨車出現(xiàn)在了一些攝像頭的視野中，但是很多攝像頭都只看到了目標(biāo)的一部分，因此無法根據(jù)殘缺的信息做出正確的檢測，因此后續(xù)的融合效果也就無法保證。這其實是多傳感器決策層融合的一個一般性問題。

單攝像頭受限的視野

綜合以上分析，圖像空間感知+決策層融合并不是一個很好的方案。直接在向量空間中完成融合和感知可以有效地解決以上問題，這也是FSD感知系統(tǒng)的核心思路。為了實現(xiàn)這個思路，需要解決兩個重要的問題：一個是如何將特征從圖像空間變換到特征空間，另一個是如何得到向量空間中的標(biāo)注數(shù)據(jù)。

4.1 特征的空間變換

對于特征的空間變換問題，專欄之前在3D感知的文章中也做了介紹，一般性的做法就是利用攝像頭的標(biāo)定信息將圖像像素映射到世界坐標(biāo)系。但這是個病態(tài)問題，需要有一定的約束，自動駕駛應(yīng)用中通常采用的是地平面約束，也就是目標(biāo)位于地面，而且地面是水平的。這個約束太強了，在很多場景下無法滿足。

Tesla的解決方案中核心的有三點。首先，通過Transformer和Self-Attention的方式建立圖像空間到向量空間的對應(yīng)關(guān)系，這里向量空間的位置編碼起到了很重要的作用。具體實現(xiàn)細(xì)節(jié)這里就不展開說了，以后有時間再單開一篇文章詳細(xì)的介紹。簡單來理解的話，向量空間中每一個位置的特征都可以看作圖像所有位置特征的加權(quán)組合，當(dāng)然對應(yīng)位置的權(quán)重肯定大一些。但是這個加權(quán)組合的過程通過Self-Attention和空間編碼來自動的實現(xiàn)，不需要手工設(shè)計，完全根據(jù)需要完成的任務(wù)來進行端對端的學(xué)習(xí)。

其次，在量產(chǎn)應(yīng)用中，每一輛車上攝像頭的標(biāo)定信息都不盡相同，導(dǎo)致輸入數(shù)據(jù)與預(yù)訓(xùn)練的模型不一致。因此這些標(biāo)定信息需要作為額外的輸入提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。簡單的做法可以將每個攝像頭的標(biāo)定信息拼接起來，通過MLP編碼后再輸入給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是，一個更好的做法是將來自不同攝像頭的圖像通過標(biāo)定信息進行校正，使不同車輛上對應(yīng)的攝像頭都輸出一致的圖像。

最后，視頻（多幀）輸入被用來提取時序信息，以增加輸出結(jié)果的穩(wěn)定性，更好的處理遮擋場景，并且預(yù)測目標(biāo)的運動。這部分還有一個額外的輸入就是車輛自身的運動信息（可以通過IMU獲得），以支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對齊不同時間點的特征圖。時序信息的處理可以采用3D卷積，Transformer或者RNN。FSD的方案中采用的是RNN，以我個人的經(jīng)驗來看，這確實也是目前在準(zhǔn)確度和計算量之間平衡度最好的方案。

通過以上這些算法上的改進，F(xiàn)SD在向量空間中的輸出質(zhì)量有了很大的提升。在下面的對比圖中，下方左側(cè)是來自圖像空間感知+決策層融合方案的輸出，而下方右側(cè)上述特征空間變換+向量空間感知融合的方案。

圖像空間感知（左下） vs. 向量空間感知（右下）

4.2 向量空間中的標(biāo)注

既然是深度學(xué)習(xí)算法，那么數(shù)據(jù)和標(biāo)注自然就是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。圖像空間中的標(biāo)注非常直觀，但是系統(tǒng)最終需要的是在向量空間中的標(biāo)注。Tesla的做法是利用來自多個攝像頭的圖像重建3D場景，并在3D場景下進行標(biāo)注。標(biāo)注者只需要在3D場景中進行一次標(biāo)注，就可以實時的看到標(biāo)注結(jié)果在各個圖像中的映射，從而進行相應(yīng)的調(diào)整。

3D空間中的標(biāo)注

人工標(biāo)注只是整個標(biāo)注系統(tǒng)的一部分，為了更快更好的獲得標(biāo)注，還需要借助自動標(biāo)注和模擬器。自動標(biāo)注系統(tǒng)首先基于單攝像頭的圖像生成標(biāo)注結(jié)果，然后通過各種空間和時間的線索將這些結(jié)果整合起來。形象來說就是各個攝像頭湊在一起討論出一個一致的標(biāo)注結(jié)果。除了多個攝像頭的配合，在路上行駛的多臺Tesla車輛也可以對同一個場景的標(biāo)注進行融合改進。當(dāng)然這里還需要GPS和IMU傳感器來獲得車輛的位置和姿態(tài)，從而將不同車輛的輸出結(jié)果進行空間對齊。自動標(biāo)注可以解決標(biāo)注的效率問題，但是對于一些罕見的場景，比如報告中所演示的在高速公路上奔跑的行人，還需要借助模擬器來生成虛擬數(shù)據(jù)。以上所有這些技術(shù)組合起來，才構(gòu)成了Tesla完整的數(shù)據(jù)收集和標(biāo)注系統(tǒng)。關(guān)于數(shù)據(jù)的問題，這里只是稍微涉及了一點，完整的工作鏈還是相當(dāng)復(fù)雜的，之后專欄中會有專門的文章進行這方面的探討。

編輯：黃飛

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