BEV进入定制化时代！清华Hierarchical BEV：创新多模块学习框架，无痛落地无缝量产！...

最新推荐文章于 2025-06-09 00:30:00 发布

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今天自动驾驶之心为大家分享清华大学最新的工作—Hierarchical and Decoupled BEV！全新BEV感知范式，解决感知算法开发过程中存在开发周期长、可复用性差、传感器设置复杂等问题。如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！

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论文作者 | Yuqi Dai等

编辑 | 自动驾驶之心

论文思路

自动驾驶指通过传感器计算设备、信息通信、自动控制和人工智能的集成，将车辆转变为能够自我导航的实体。环境感知系统是智能车辆获取外部信息的通道，它的任务是收集、处理和分析与车辆周围环境有关的数据，作为自动驾驶的先决条件。感知系统作为智能驾驶技术的关键要素，为后续模块如定位、预测、决策、规划、控制等提供必要的输入数据。目前，大多数用于车辆实现的感知算法都是基于深度学习实现的，特别是神经网络，这些算法在带有标签的公共数据集上进行训练，并部署在一系列视觉感知任务中。为了解决感知算法开发过程中存在开发周期长、可复用性差、传感器设置复杂等问题，论文提出了一种新的分层感知范式，旨在提供一个基本感知模块库和用户友好的图形界面，从而能够快速构建定制模型。

挑战及主要贡献

挑战

算法在不同和动态设置中的可泛化性：在一种情况下表现出色的模型可能在另一种情况下表现不佳，这强调了适应性强、效率高的感知系统的必要性；
开发智能感知算法的传统过程受到长周期和缺乏模块化的阻碍：这导致了组件的低可重用性，复杂的配置，增加了工程工作中的冗余，增加了开发成本；
在部署过程中缺乏系统的方法来利用公共功能模块，使得大规模生产感知系统的优化变得复杂，阻碍了对特定任务需求的有效适应。

主要贡献

为了应对上述的这些挑战，论文中引入了一种分层感知方案，设计了一个综合框架来简化自动驾驶汽车感知算法的开发。通过将基本算法组件组织到一个功能模块库中，所提出的感知方案使汽车工程师能够以更高的效率构建和定制满足特定操作需求的感知模型。该方案根据感知模型的功能角色对其进行分类，每个模块提供网络结构的选择，这种设计不仅有利于与各种平台的计算能力保持一致，而且简化了对自定义数据集的适应，从而提高了开发效率。这些标准化功能模块的可复用性大大减少了重复的工作，从而缩短了开发时间。另外，考虑到智能汽车平台的快速发展和对快速功能更新的需求，该模块化感知系统具有固有的可扩展性。它允许开发人员轻松地引入新模块或改进现有模块，确保系统的发展响应新出现的需求和技术进步。

为了提高开发效率，论文还提出了一种将预训练与微调相结合的范式。通过利用开源数据集，建立一个性能良好的模型的多样化存储库，这些预训练模型提供了一个坚实的基础，使得在微调阶段需要更少的训练数据和更少的迭代。这种方法使用户能够适应功能和调整参数以匹配自定义数据集，而后通过迁移学习和领域适应等技术在现实场景中实现最佳性能。具体来说，预训练方案包括对每个潜在模块组合进行详尽的训练，以确保每个感知模块被赋予与上游和下游功能对应的兼容权重。一旦建立了感知功能模块库，那就在预训练阶段引入了一种新的多模块学习范式。是针对分层解耦的感知系统设计的，它提高了整体的训练效率，并且可以同时优化多种模型架构以获得性能提升。在后续的研究中，框架已经证明了其有效性。主要贡献可以概括如下: