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頂刊TPAMI最全綜述!深入自動(dòng)駕駛BEV感知的魔力!

3D視覺(jué)工坊 ? 來(lái)源:3D視覺(jué)工坊 ? 2024-01-14 09:53 ? 次閱讀
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1. 寫(xiě)在前面

今天筆者為大家推薦一篇BEV感知的最新綜述,分析了BEV感知的核心難點(diǎn),回顧了關(guān)于BEV感知的最新工作,并對(duì)不同的解決方案進(jìn)行了深入分析,還描述了來(lái)自工業(yè)界的幾種BEV方法的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

下面一起來(lái)閱讀一下這項(xiàng)工作~

2. 摘要

在鳥(niǎo)瞰圖( bird ' s-eye-view,BEV )中學(xué)習(xí)強(qiáng)大的表征用于感知任務(wù)是一種趨勢(shì),并引起了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。大多數(shù)自動(dòng)駕駛算法的傳統(tǒng)方法在前方或視角視圖中執(zhí)行檢測(cè)、分割、跟蹤等。隨著傳感器配置越來(lái)越復(fù)雜,集成來(lái)自不同傳感器的多源信息并在統(tǒng)一視圖中表示特征變得至關(guān)重要。BEV感知繼承了幾個(gè)優(yōu)點(diǎn),因?yàn)樵贐EV中表示周?chē)膱?chǎng)景是直觀(guān)的和融合友好的;而在BEV中表示對(duì)象是后續(xù)模塊在規(guī)劃和/或控制中最需要的。BEV感知的核心問(wèn)題在于:( a )如何通過(guò)視角到BEV的視角轉(zhuǎn)換來(lái)重建丟失的三維信息;( b )如何獲取BEV網(wǎng)格中的真實(shí)標(biāo)注;( c )如何制定管線(xiàn)以納入來(lái)自不同來(lái)源和視圖的特征;( d )隨著傳感器配置在不同場(chǎng)景中的變化,如何適應(yīng)和推廣算法。在這項(xiàng)調(diào)查中,我們回顧了關(guān)于BEV感知的最新工作,并對(duì)不同的解決方案進(jìn)行了深入分析。此外,還描述了來(lái)自工業(yè)界的幾種BEV方法的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。此外,我們還介紹了一套完整的實(shí)用指南,以提高BEV感知任務(wù)的性能,包括相機(jī)、激光雷達(dá)和融合輸入。最后,指出了該領(lǐng)域未來(lái)的研究方向。我們希望本報(bào)告能給社區(qū)帶來(lái)一些啟示,并鼓勵(lì)更多關(guān)于BEV感知的研究工作。

3. 文章結(jié)構(gòu)

BEV感知的任務(wù)總結(jié),包括輸入數(shù)據(jù)總結(jié)、底層任務(wù)總結(jié),還有核心任務(wù)總結(jié)。

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BEV感知數(shù)據(jù)集總結(jié)。

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BEV感知的主要工作。在輸入模態(tài)下," L "為L(zhǎng)iDAR," SC "為單相機(jī)," MC "為多相機(jī)," T "為時(shí)間信息。在Task下,' ODet '用于3D目標(biāo)檢測(cè),' LDet '用于3D車(chē)道線(xiàn)檢測(cè),' MapSeg '用于地圖分割,' Plan '用于運(yùn)動(dòng)規(guī)劃,' MOT '用于多目標(biāo)跟蹤。

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BEV感知算法在主流基準(zhǔn)上的性能比較。

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視覺(jué)BEV感知的通用框架。包括2D特征提取器、視圖轉(zhuǎn)換和3D解碼器3個(gè)部分。在視圖轉(zhuǎn)換中,有兩種方式對(duì)3D信息進(jìn)行編碼- -一種是從2D特征中預(yù)測(cè)深度信息;另一種是從3D空間采樣2D特征。

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LiDAR BEV感知的通用框架。將點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為BEV表示主要有兩個(gè)分支。上層分支提取三維空間中的點(diǎn)云特征,提供更準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果。下層分支在2D空間中提取BEV特征,提供更高效的網(wǎng)絡(luò)。

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視覺(jué)BEV感知檢測(cè)任務(wù)。

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LiDAR BEV感知分割任務(wù)。

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4. 總結(jié)

這篇綜述對(duì)近年來(lái)的BEV感知進(jìn)行了全面的回顧,作者認(rèn)為未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)是:( a )如何設(shè)計(jì)一個(gè)更精確的深度估計(jì)器;( b )如何在一種新的融合機(jī)制中更好地對(duì)齊來(lái)自多個(gè)傳感器的特征表示;( c )如何設(shè)計(jì)一個(gè)無(wú)參數(shù)的網(wǎng)絡(luò),使得算法的性能不受姿態(tài)變化或傳感器位置的影響,從而在各種場(chǎng)景中獲得更好的泛化能力;以及( d )如何從基礎(chǔ)模型中整合成功的知識(shí),以促進(jìn)BEV的感知。

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