2024迈向真正自动驾驶时代!且看今朝:无图NOA/NeRF/世界模型大放异彩

2024年自动驾驶技术趋势:无图感知与NeRF的崛起
本文探讨了2023年汽车行业的发展与展望,重点预示了2024年可能的技术趋势,如无图感知和NeRF重建技术的应用。同时强调了自动驾驶技术领域的挑战,包括盈利问题和人才培养的重要性。文章提供了学习路径,涵盖了从代码学习到工业应用的全面内容。

最近的寒潮是真的冷啊~伴随着这次寒潮的结束,2023年也即将迎来尾声,希望能给2024年开个好头!回望2023年,从年初整个行业的寒流,到慢慢回暖,再到下半年各种新车的发布会和量产新技术,汽车人有信心2024年整个行业会在上一层楼,会有更多潜在的机遇和成长空间!

所谓时势造英雄,2023年是BEV/OCC量产落地的大势,各家技术储备和产品预研已经成熟并开始推向量产。那么2024年的『势』又会是什么呢?斗胆猜测会是无图感知、NeRF重建、世界模型大放异彩的一年。『势』虽如此,但我们必须意识到行业内还有很多的自动驾驶公司仍未盈利。可以预见,2024年将会更加动荡,也许洗牌就会在未来两年...说句掏心窝子的话,大家务必做好艰苦斗争的准备,顺势而为~

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依然是那个老生常谈的话,现在是最好的时代,也是最坏的时代。有能力的同学站在自动驾驶的风口乘风破浪,前途一片光明;能力还不足够的小伙伴,依旧会感觉到吃力,其实这也正常,如果没有强大的团队支撑,个人的成长极其缓慢。在校的同学依赖实验室的资源,没有老师指导,没有算力支撑,可谓步步维艰;已经工作的同学,如果没有实战和量产经验,到处踩坑,做出来的东西一定缺乏灵魂......

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2024年怎么正确开启学习?

今年累积已经和数百名同学和企业招聘负责人对接,自动驾驶之心很清楚,丰富的经验太奢侈了,未毕业的同学几乎接触不到,很多已经工作的同学,也因为业务和岗位非常受限,而企业特别希望能够找到直接上手干活的同学,减少培养成本(因为他们真的没有时间培养)。这也是我们今年的重点,自动驾驶之心想要做这样一个桥梁,对接工业界和学术界,真正让大家学有所得,知其然,必知其所以然。

今年自动驾驶之心一直努力给大家开创新的课程和思路,第一时间掌握工业界和学术界最有价值的内容(下面将会从代码学习、算法学习、工业应用、群内交流答疑几个方面介绍我们究竟是怎么做好这件事情的),学习矩阵一览:

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关于代码,自动驾驶之心做到了从安装配置到逐行代码剖析、关键代码调试、核心代码注释,真正能让学员看懂、安装明白。如果你是小白或者转行人员,不知道怎么高效学习代码,千万不要一个人硬扣,踩坑浪费的时间太不值得了。

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关于算法学习,这一直是难度最大、也最枯燥的部分,我们从一开始就考虑到了这个问题,主打PPT算法展示+手动推导模式,从零带着大家真正搞懂每个公式的缘由,以及如何运算得出结果,从来不把僵硬的公式扔给大家,逐层拆分,让同学们真正理解。

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除此之外,课程还设置了丰富的Demo、量产场景等,真正让大家从直观的角度上理解,我们直接选取工业界使用的方案,从数据标注、传感器标定、以及数据制作、模型部署等多个任务为大家展示量产如何去做、项目如何去开发。

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关于群内交流答疑,我们实现了1vs1对话交流,每门课程都配置有答疑手册和课程助理,支持24小时群内交流学习,我们把同学们踩过的坑都记录下来,温故而知新。

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哪个适合自己?如何搭配?

上面的各类学习路线包含了感知、定位、融合、规控、Nerf重建、大模型等多个方向,既有很多工业界可以直接使用的教程,也有很多面向学术界research的方案,我们也为大家做好了归纳,不管是正在进行科研,有论文需求的同学,还是直接想把方案落地使用的算法工程人员,都能受益。

1) 科研类同学

如果你还正处于科研阶段(在校的硕士、博士),苦于不知道如何发表论文、确定方向,我们已经将今年和下一年的主要方向做了盘点和归纳,下一年的坑都在里面了:

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2) 工业界同学

如果你是感知方向,更加面向量产,自动驾驶之心在纯视觉感知、多模态感知、点云3D感知、车道线与在线地图、多传感器融合感知、毫米波雷达感知、模型部署等多个方向为大家准备好了学习路线:

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如果你是规划与预测方向,我们同时针对工业界和学术界展开了实战和论文讲解:

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如果你是传感器标定方向,我们为你准备了Lidar/Camera/Radar/IMU等在线离线近20+标定方案,学术界、工业界最新算法一网打尽!!!

3) 新兴方向

自动驾驶之心更是针对目前最新的Nerf、大模型、在线地图等多个主流方向,为大家梳理了一套系统的学习课程:

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学习入口-->>>

欢迎扫码领取课程优惠抵扣券,新年之初,希望大家都有一个好的开始。自动驾驶之心设置了三类优惠:100元抵180元、100元抵240元,200元抵400元,购买后一年内有效(一年内可任意时间消费抵扣),欢迎大家领取。

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任何问题欢迎咨询小助理

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<think>好的,用户想了解如何实现自动驾驶的无NOA功能。首先,我需要回顾之前的对话引用内容,确保回答符合用户的需求。根据引用[2][3],无NOA是当前的热点,比如小米、蔚来、华为都在推进,但需要注意无可能并非完全不用地,而是依赖实时感知车端处理。 首先,我应该明确无NOA的定义,它不依赖高精地,而是通过传感器实时感知环境。然后,分步骤讲解技术实现方案。根据引用[3],特殊道路规则的处理是关键,所以需要强调实时感知动态建模的重要性。 接下来,技术架构部分需要包括传感器配置、感知模块、定位与建、规划与控制等模块。引用[1]提到的多传感器融合BEV感知应该在这里展开,说明如何融合摄像头、激光雷达等数据,构建BEV视角。 然后,关键技术点需要详细说明,比如BEV感知、Occupancy网络、端到端模型等。引用[2]中提到小米的端到端大模型量产,这部分需要解释端到端如何替代传统模块化流程,提高处理效率。 挑战部分要提到实时性、数据驱动的训练、长尾问题等,引用[3]中的corner case例子,说明无NOA在特殊场景下的困难。最后,行业趋势部分引用[2]中各家的进展,比如特斯拉FSD V12.3大疆的低成本方案,展示技术发展方向。 需要确保回答结构清晰,分点明确,同时结合引用内容,自然地插入引用标识。另外,用户可能对技术细节感兴趣,比如BEVOccupancy的具体实现,或者端到端模型的结构,但根据用户问题,主要关注整体方案,所以保持概述层面的解释。 最后生成的相关问题要引导用户深入技术细节或应用场景,比如传感器融合算法、实时建技术、数据闭环的作用,以及无的对比。这些能帮助用户进一步探索感兴趣的方向。</think>自动驾驶NOA技术实现方案可分为以下核心模块技术路线: ### 一、无NOA技术架构 1. **传感器配置** - 多摄像头+毫米波雷达+激光雷达融合方案($S = \sum_{i=1}^{n} w_i s_i$) - 前视800万像素摄像头+侧视300万像素鱼眼摄像头组合[^2] 2. **感知模块** - BEV(鸟瞰)感知网络构建道路拓扑 - Occupancy网络预测三维占据空间 - 动态目标检测与轨迹预测($\frac{dx}{dt} = v + \epsilon$) 3. **定位与建** - 实时SLAM构建局部语义地 - 车道级拓扑推理($G=(V,E)$) - 基于GPS/IMU的粗定位修正 4. **规划与控制** - 时空联合轨迹规划算法 - 基于强化学习的决策模型 - 车辆运动学模型预测控制($u = K(x_{ref} - x)$) ### 二、关键技术实现 1. **BEV感知网络** ```python class BEVFormer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.image_encoder = ResNet50() self.transformer = TransformerDecoder() self.bev_embedding = nn.Embedding(200*200, 256) ``` 通过跨注意力机制实现多视角特征融合[^1] 2. **Occupancy预测网络** $$O(x,y,z) = \sigma(\sum_{i=1}^{N} \alpha_i f_i(x,y,z))$$ 使用3D卷积网络预测动态占据栅格 3. **端到端决策系统** $$a_t = \pi_\theta(o_t, h_{t-1})$$ 雷军宣布的端到端大模型直接输出控制指令[^2] ### 三、核心挑战与解决方案 1. **实时性要求** - 采用轻量化网络结构(FLOPs < 50G) - 多任务联合训练框架 2. **数据驱动训练** - 构建百万公里级场景库 - 自动标注流水线($Acc > 99.7\%$) 3. **长尾问题处理** - 基于场景挖掘的主动学习 - 影子模式数据闭环[^3] ### 四、典型技术路线对比 | 方案类型 | 代表企业 | 定位精度 | 依赖程度 | |----------------|----------|----------|----------| | 纯视觉无 | 特斯拉 | 分米级 | 零依赖 | | 多传感器融合 | 华为 | 厘米级 | 低依赖 | | 轻高精地 | 小鹏 | 厘米级 | 中依赖 | ### 五、行业发展趋势 1. 大模型赋能的场景理解(参数量 > 100B) 2. 神经辐射场(NeRF)建技术 3. 车路云协同定位系统(定位误差 < 10cm)[^2]
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