自动驾驶BEV感知的下一步是什么？

最新推荐文章于 2025-07-18 15:12:19 发布
最新推荐文章于 2025-07-18 15:12:19 发布
阅读量132 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 自动驾驶 人工智能 机器学习
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NzUxNTU1OA==&mid=2247624567&idx=5&sn=998aa3984090c5bc1e820290ffaf6b43&chksm=cf6ad6db1f73f811f5af2fc3277e7a92089656b46ed18ceaa1214fd967057742651ec236c4bf&scene=126&sessionid=0

自动驾驶之心是国内领先的技术交流平台，关注自动驾驶前沿技术与行业、职场成长等。我们成立了一系列的技术交流群，涉及：语义分割、车道线检测、2D/3D目标跟踪、2D/3D目标检测、BEV感知、多模态感知、Occupancy、多传感器融合、transformer、大模型、点云处理、端到端自动驾驶、在线地图、SLAM、光流估计、深度估计、轨迹预测、高精地图、NeRF、Gaussian Splatting、规划控制、模型部署落地、自动驾驶仿真测试、产品经理、硬件配置、AI求职交流等多个方向！

自动驾驶之心『BEV感知』交流群成立了！添加小助理微信AIDriver004加入交流群，备注：昵称+学校/公司+研究方向！

bc6e1e7b91e7fbfbadf92482d84b2eb8.jpeg

备注：昵称+学校/公司+研究方向

自动驾驶感知算法实战12——BEV 基于图像/Lidar/多模态数据的3D检测与分割任务
迈微AI研习社 · 号主
11-25 1842
BEV模型在自动驾驶中的兴起主要是从模型端统一了感知和下游决策规划的几何空间。自动驾驶的运动场景基本是在一个平面，在BEV下规划出的可通行轨迹在3D空间里也是可通行的。
自动驾驶BEV感知系列算法整理总结
slamer111的博客
04-18 8122
BEV自动驾驶感知系列整理
自动驾驶中的BEV感知与建图小记
CV_Autobot的博客
03-04 3502
作者|石桥 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/597554089?点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【BEV感知】技术交流群自动驾驶：BEV感知背景介绍早期的自动驾驶感知通常是在图像空间进行，但是随着摄像头的增多，多相机融合和下游规控的应用需求，使得基于BEV空间的感知算法日趋流行。BEV...
自动驾驶感知新范式——BEV感知经典论文总结和对比（上）
苹果姐计算机视觉原创知识分享
07-22 7674
自动驾驶bev感知经典论文总结和对比
四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVFormer
周同学的博客
12-10 2805
四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVFormer
从BEV到端到端，谈谈自动驾驶数据闭环的核心~
CV_Autobot的博客
04-25 472
Camera/Lidar 联合标注、 3D OCC分割、环视Camera BEV、端到端标注... 如何向特斯拉那样，完成vector space 的自动化标注，目前各家都在搭建自己的自动化真值系统。老师还特别准备了闭环仿真DrivingGaussian算法的讲解，闭环仿真是端到端自动驾驶的刚需，在4D自动标注的基础上，进一步扩展同学们的视野。：自动驾驶量产算法功能验证可行后，下一步就需要推进场景泛化，不同城市、道路、天气、交通状况的数据如何挖掘，又如何保证标注算法的性能，仍然是当前业内量产的痛点；
万字长文谈自动驾驶occupancy感知
weixin_46214675的博客
12-31 6308
照老样子先说为什么会写这篇文章，因为到目前我的分割大模型对实际部署的小模型并没有帮助。这让我有点郁闷，更郁闷的是后面蒸馏的环节目前也不是我在做，照理直接拿推理结果当hard label来搞也不是不可以吧。卡不够我的大模型还在训，等训完想自己上手搞一搞蒸馏，我还就不信了学不好！所以这段时间就写一写看过的paper了，看Bev的时候occupancy相关的有些文章也顺便看了，写一写挺好的。ok，那第一个，为什么自动驾驶感知都已经有bev了，又出来了occupancy(占用网格）？ 这是2022年特斯拉提出来的一
自动驾驶感知新范式——BEV感知经典论文总结和对比（一）
liuphahaha的专栏
03-23 2924
关于自动驾驶视觉感知，最近两三年另外一个热门方向便是更为直接的bev视角下的视觉感知。不同于深度估计先显式获取各个像素点的深度，再支持其他相关任务，bev视角下可以实现端到端的目标检测、语义分割、轨迹预测等各项任务。由于这种方法pipline更加简单直接，且能够更好地被下游规控所使用（在同一个坐标系），近期相关研究工作达到井喷趋势，霸占各大SOTA榜单。现按照大致发展顺序介绍一系列经典模型，帮助感兴趣的小伙伴快速了解相关内容。
自动驾驶~BEV自动或半自动标注系统
whaosoft143ai的博客
12-16 1280
2）一方面，在“视图变换”模块中，将特征图投影到BEV上，其中组合了特征聚合器和特征编码器，然后在BEV空间中进行BEV解码，划分成两个头：一个头检测“Map Ele Det”模块中道路地图元素的关键点和类别（即回归和分类），例如车道标记、斑马线和道路边界，其结构类似于基于Transformer架构的DETR模型，同样使用可变形注意力模块，输出关键点的位置及其所属元素的ID；1）当多相机图像和LiDAR点云同时存在时，将图11中的“光流”模块替换为“场景流”模块，该模块基于深度学习模型估计3D点云的运动；
快速入门：自动驾驶感知工程师的规划与决策核心技巧
2401_85233349的博客
07-10 3276
规划。
AI产品经理面试宝典第28天：自动驾驶与智慧交通融合面试题与答法
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
07-16 77
本文深度解析AI+交通领域核心面试题，涵盖自动驾驶技术架构、智能物流优化、无人船舶创新等实战场景。通过拆解英伟达、劳斯莱斯等头部企业案例，揭示AI产品经理在大厂面试中必须掌握的技术逻辑与产品思维，助你精准踩中面试官期待的技术深度与商业洞察双重点。
自动驾驶控制系统
weixin_43802726的博客
07-10 1371
控制技术是智能驾驶的关键，旨在环境感知技术的基础之上，根据决策规划出目标轨迹，通过纵向和横向控制系统的配合使汽车能够按照跟踪目标轨迹准确稳定行驶，同时使汽车在行驶过程中能够实现车速调节、车距保持、换道、超车等基本操作。
51c自动驾驶~合集7
whaosoft~aiotの开发板商城
07-16 854
Transformer在建立长距离关系模型时，其计算成本为输入特征序列长度呈现二次方的关系, 因此，在大规模3D点云感知任务（如3D物体检测）中的优势往往受到限制。相比之下，Linear RNN 的计算复杂度较低，适用于远距离建模。为了实现这一目标，我们提出了一个基于Linear Group RNN（即对grouped特征执行Linear RNN）的简单而有效的3D物体检测框架，称为 LION。与基于Transformer的方法相比，LION 的关键特性是允许在更大的group中进行充分的特征交互。
华大北斗TAU1201-1216A00高精度双频GNSS定位模块 自动驾驶专用
ssx83948880的博客
07-16 950
TAU1201是一款高性能的双频GNSS定位模块，搭载了华大北斗的CYNOSURE III GNSS SoC 芯片，该模块支持新一代北斗三号信号体制，同时支持全球所有民用导航卫星系统，包括 BDS、 GPS、 GLONASS、 Galileo、IRNSS、 QZSS 及 SBAS（WAAS、 EGNOS、 GAGAN 和 MSAS）。TAU1201 集成高效的电源管理架构，为 GNSS导航应用提供高精度、高灵敏性、低功耗的解决方案。
自动驾驶激光3D点云处理系统性阐述及Open3D库函数应用
一碗白开水一
07-16 424
自动驾驶激光3D点云处理面临数据规模、动态环境适应性和多传感器融合等挑战。Open3D库提供了完整的点云处理流程，包括去噪滤波、地面分割、障碍物聚类和点云配准等核心功能。通过统计滤波去除异常点，RANSAC算法实现地面分割，DBSCAN进行障碍物聚类，ICP算法完成点云配准，为自动驾驶环境感知提供可靠支持。建议根据实时性要求选择体素滤波压缩数据，结合硬件加速提升处理效率。该技术已成功应用于Waymo、KITTI等数据集处理及高精地图构建。
[RAG] 文档格式化 | 知识库摄入 | VectorDB.faiss | BM25索引.pkl
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
07-17 874
向量数据库擅长"含义"搜索，但有时我们只需要快速查找`精确关键词`。这时**==BM25索引==**就派上用场。
智合同丨当AI成为法律人的助手：合同审查效率变革观察
最新发布
Shenhetong的博客
07-18 199
合同审查面临重复性高、耗时长的共性挑战，大量基础工作消耗法律人精力。智能辅助工具通过自动分类、风险提示等功能，可提升审查效率，使法务人员聚焦核心条款。技术介入促使法律人角色转变：从"审查者"向"规则设计者"转型，将节省的时间投入复杂案件、合同优化等高价值工作。智能工具并非取代专业判断，而是与法律人形成共生关系，释放其在战略决策、业务协作等领域的独特价值，实现效率与专业的双重提升。
AI-Compass宝藏资源库
丨汀、的博客
07-15 796
AI-Compass宝藏资源库
AI助手竞争白热化，微软Copilot面临ChatGPT的9亿下载挑战
加百力 的技术博客
07-17 571
ChatGPT全球下载量已突破9亿，而微软Copilot下载量仅为7900万，差距超过10倍。从误触弹窗到功能缺失，从对话中断到记忆混乱，微软Copilot上线近两年，用户吐槽越来越多。在生成式AI竞争日趋激烈的时代，微软正试图将其Copilot助手打造成下一个现象级产品。但现实是，尽管这家全球软件巨头在AI和基础设施上投入了数百亿美元，其消费者端的AI助手Copilot，仍远远落后于OpenAI的ChatGPT。据Sensor Tower数据，
rk3588 bev
02-26
### RK3588在BEV应用中的开发指南和实现方案 #### 1. RK3588硬件特性及其对BEV的支持 RK3588是一款高性能处理器，具备强大的图形处理能力和AI加速功能。其内置的NPU支持高效的神经网络推理，这对于基于深度学习的BEV转换至关重要[^2]。此外，RK3588拥有丰富的接口资源，能够连接多个摄像头和其他传感器设备，非常适合用于自动驾驶或高级辅助驾驶系统的开发。 ```cpp // C++代码示例：初始化RK3588 NPU进行模型加载 #include "rknn_api.h" int main() { rknn_context ctx; const char* model_path = "./bev_model.rknn"; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, NULL); if (ret < 0) { printf("Failed to initialize RKNN context\n"); return -1; } } ``` #### 2. 多视角图像采集与预处理 对于BEV的应用场景来说，获取高质量的多视角图像数据是非常重要的一步。通过配置RK3588板载MIPI CSI接口或者其他外部视频源接入方式，可以轻松地集成多达六个以上的高清摄像头输入。之后利用OpenCV库或其他计算机视觉工具包来进行必要的校正操作，比如畸变矫正、色彩调整等，从而为后续的BEV变换提供良好的基础条件[^3]。 ```python import cv2 def preprocess_image(image): # 假设image是从某个相机捕获的一帧画面 undistorted_img = cv2.undistort(image, camera_matrix, dist_coeffs) resized_img = cv2.resize(undistorted_img, dsize=(width, height)) normalized_img = resized_img / 255. return normalized_img ``` #### 3. 实现从二维到三维再到鸟瞰图的空间映射 考虑到实际道路环境可能存在一定的坡度变化等因素，在将原始图片投影至统一坐标系下的过程中应当引入适当的高度补偿机制。具体做法可以通过训练专门设计好的卷积神经网络来预测每一点处的地平面距离，进而得到更精确的位置信息；随后再借助透视变换原理完成最终的BEV效果呈现[^1]。 ```bash # Bash命令行调用TensorFlow Lite运行时解释器执行推断过程 tensorflow_lite_runtime --model_file=model.tflite \ --input_shape=1,224,224,3 \ --output_layer=output_tensor_name \ --input_data=input.npy ``` #### 4. 融合多路感知结果形成全局态势认知 当各个方向上的局部视场都被成功转化为标准形式后，则可考虑采用诸如Transformer架构之类的方法论去综合分析这些离散片段间的关系模式，以此达到增强整体识别精度的目的。值得注意的是，由于涉及到大量的矩阵运算任务，建议充分利用GPU/CUDA技术优势加快计算速度的同时也要注意控制功耗水平以免造成不必要的能源浪费.
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值