云上智能驾驶三维重建最佳实践

智能驾驶技术的不断发展，正在改变着我们的出行方式和交通系统。作为其中的一个关键技术，三维重建在智能驾驶系统中起着重要的作用。除去车端本身的感知、重建算法，自动驾驶技术的落地与发展需要庞大的云端重建能力支撑，火山引擎多媒体实验室通过行业领先的自研三维重建技术，结合强大的云平台资源与能力，助力相关技术在云端大规模重建、自动标注、真实感仿真等场景的落地与应用。

本文重点介绍火山引擎多媒体实验室三维重建技术在动态、静态场景的以及结合先进光场重建技术的原理与实践，帮助大家能更好的了解和认识云上智能三维重建如何服务智能驾驶领域，助力行业发展。

一、技术挑战与难点

驾驶场景重建需要对道路环境做点云级别的三维重建，与传统的三维重建技术应用场景相比，驾驶场景重建技术有以下难点：

1. 车辆运行过程中的环境因素复杂且不可控，不同天气、光照、车速、路况等均会对车载传感器采集到的数据造成影响，这对重建技术的鲁棒性带来了挑战。

2. 道路场景中经常会出现特征退化和纹理缺失的情况，例如相机获取到视觉特征不丰富的图像信息，或者激光雷达获取到相似性较高的场景结构信息，同时，路面作为重建中的关键要素之一，色彩单一且缺少足够的纹理信息，这对重建技术提出了更高的要求。

3. 车载传感器数量较多，常见的有相机、激光雷达、毫米波雷达、惯导、GPS定位系统、轮速计等等，如何将多传感器的数据融合起来得到更精确的重建结果，对重建技术提出了挑战。

4. 道路中存在运动车辆、非机动车、行人等动态物体，会对传统重建算法带来挑战，如何剔除动态物体对静态场景重建带来干扰，同时对动态物体的位置、大小、速度进行估计，也是项目的难点之一。

二、驾驶场景重建技术介绍

自动驾驶领域的重建算法通常会采用激光雷达、相机为主，GPS、惯导为辅的技术路线。激光雷达可以直接获取高精度的测距信息，能够快速得到场景结构，通过预先进行的激光雷达-相机联合标定，相机获取到的图像能够为激光点云赋予色彩、语义等信息。同时，GPS和惯导可以进行辅助定位，减少重建过程中因为特征退化而出现的漂移现象。但是，由于多线激光雷达售价较高，通常用于工程车辆，而在量产车上很难得到规模化的使用。

对此，火山引擎多媒体实验室自研了一套纯视觉的驾驶场景重建技术，包括静态场景重建、动态物体重建和神经辐射场重建技术，能够区分场景中的动静态物体，还原出静态场景的稠密点云，并突出路面、指示牌、红绿灯等关键要素；能够对场景中运动物体的位置、大小、朝向和速度进行有效的估计，用于后续的4D标注；能够在静态场景重建的基础上，使用神经辐射场对场景进行重