无图NOA到底行不行!聊一聊在线高精地图的边界~

自2022年起,“重感知轻地图”成为自动驾驶界的新潮流。特斯拉、小鹏、理想等头部企业纷纷跟进,先后发布了去高精地图的方案。汽车人这几天和很多业内的工程师深入聊了聊,结合最近很多平台小伙伴咨询我们的问题,有感而发,今天就和大家聊聊这两年大火的无图/轻图感知。

首先对不了解的小伙伴,最大的误区是以为无图方案没有高精地图了!错错错,无图方案只是不使用图商提供的高精地图,仍然需要使用由感知端构建出实时局部高精地图使用。但受限于硬件算力、感知范围和实时的周边信息,实时地图可能没那么准,也可能没那么稳~举个最简单的例子,像MapTR一系列的算法可以检测出车道线、车道中心线、路面边界、路口等等,这些矢量化的结果和传统高精地图没有本质的区别,因此仍然可以提供给下游使用。

其次,无图/轻图感知的边界究竟在哪里?在交流过程中,汽车人接收最多的信息是,普通路口已经基本cover住了,实时建图可以用!但超大路口(120m以上)、异形路口、复杂路口、施工路口、超大车流量等情况还没有特别好的解决方案。这就不得不聊聊无图方案的边界,这也是为什么会退而求其次选择轻图方案。普通路口使用实时建图的结果,困难场景仍然使用图商提供的高精地图。汽车人认为,无图方案还有很长的路要走,未来几年轻图方案将会是主流。

但不管怎样,去高精地图已经成为业内的主流共识。无图也好,轻图也好,最终的目的都是要在保证足够安全的前提下,让车辆有更好的驾驶体验。

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新兴技术不知道如何入门?

确实,在线高精地图的发展也就用了两年,导致大家刚认识这项技术,这项技术就已经被抢滩落地使用。这半年来,收到很多同学关于Online HD Map的入门学习问题,有在校刚步入科研的同学、有做其它方向转行的小伙伴。大家苦于没有系统的梳理、没有成熟的学习路线、更是没有老师带领着一起避坑。

我们深刻体会到轻地图对自动驾驶行业的意义,以及它的巨大成本优势。也和很多业内朋友聊过,工业界在这方面的需求非常旺盛,有的企业不惜七位数待遇挖一个3年左右经验的从业人员。自动驾驶之心希望能够为行业培养更多相关领域人才,也筹备了近半年,推出了目前国内最系统和专业的在线高精地图课程!

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学后能有哪些收获?

本门课程基本覆盖了目前在线高精地图所有主流算法,对数据集、代码实战部分也做了详细介绍,学后能够对整个Online HD Map领域有着较深入的理解,以及行业是如何应用到实车上的。

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课程咨询与购买

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同步定位与地构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<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和引用内容,确保回答符合用户的需求。根据引用[2]和[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,而是依赖实时感知和车端处理。 首先,我应该明确无NOA的定义,它不依赖高精地图,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和动态建模的重要性。 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和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和大疆的低成本方案,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BEV和Occupancy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,以及无和有的对比。这些能帮助用户进步探索感兴趣的方向。</think>自动驾驶无NOA技术实现方案可分为以下核心模块和技术路线: ### 、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 | | 轻高精地图 | 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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