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智能驾驶行业研究报告:特斯拉FSD(51页)

行业报告下载 2023年12月01日 07:43 管理员

BEV:BEV为鸟瞰图,是不同视角的摄像头捕捉的图像统一投射到同一个BEV空间,形成鸟瞰图。 为什么需要:和传统的图像空间感知相比,BEV感知可以将多个传感器采集到的数据输入到统一的空间进行处理,有效解 决了2D图像视角的遮挡问题、避免了误差叠加,也使得时间融合更容易形成4D空间。同时,感知和预测在同一个空间进 行,可以通过神经网络快速迭代数据,实现端到端的优化。

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型,可以更好地实现图像数据至BEV视角的转化。特斯拉先在BEV空间 层中初始化特征,再通过多层的Transformer和2D图像特征进行交互融合,迭代处理后最终得到BEV特征。Occupancy Network:占用网络是一种不同的算法,基于机器人思想,称为占用网格映射。它将世界划分为一个网格单 元,然后定义哪个单元被占用,哪个是空闲的。占用网络的理念是获得体积占用,它是3D的。  为什么需要:更好的表达来描述长尾障碍物,完整估计3D空间里每一个位置的占据情况(occupancy)、语义 (semantic)和运动情况(flow)。

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