自动驾驶BEV感知的下一步是什么？

最新推荐文章于 2025-12-03 18:56:16 发布
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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习

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！

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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 1915
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 8564
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 3936
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 7855
自动驾驶bev感知经典论文总结和对比
自动驾驶感知——BEV感知（学习笔记）
weixin_41560800的博客
08-22 1032
最后，MLP自下而上，而基于 Transformer 的方法采用了自上而下的策略，通过注意力机制构造查询和搜索相应的图像特征。
四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVFormer
周同学的博客
12-10 3249
四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVFormer
自动驾驶中一直说的“BEV+Transformer”到底是个啥？
2501_91624122的博客
07-30 548
BEV+Transformer成为自动驾驶感知新范式 BEV（鸟瞰图）将多传感器数据统一投影到俯视平面，形成360度无死角环境地图。Transformer通过自注意力机制实现跨视角融合、时序建模和多模态对齐，解决了传统方案误差大、预测不准等问题。该组合优势包括：统一BEV坐标系误差<0.3米、时序预测误差<0.15米、算力利用率提升40%。目前特斯拉等头部车企已采用该方案，未来将向端到端大模型演进，彻底取代人工规则。
从BEV到端到端，谈谈自动驾驶数据闭环的核心~
CV_Autobot的博客
04-25 716
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；
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 3124
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。
Co-MTP：面向自动驾驶的多时间融合协同轨迹预测框架
m0_65010824的博客
12-02 1036
本文是对论文《Co-MTP: A Cooperative Trajectory Prediction Framework with Multi-Temporal Fusion for Autonomous Driving》的深度解读。在自动驾驶领域，V2X技术虽能突破单车感知局限，但现有研究难充分利用帧间时间线索支撑轨迹预测。同济大学团队提出Co-MTP框架，创新实现历史与未来双时间域融合，以异构图Transformer处理不完整历史轨迹、扩展至未来域捕捉交互，在V2X-Seq数据集获最优性能。
《自动驾驶与大模型融合新趋势：端到端感知-决策一体化架构分析》
nmdbbzcl的博客
12-01 694
从规则工程到大模型，从模块堆叠到端到端一体化。过去依赖工程师“穷举规则”的时代，已经无法支撑未来复杂城市交通与全球化扩张的需求；而以大模型为核心、端到端感知-决策一体化的架构，则在可扩展性、泛化能力和迭代效率上展现出巨大的潜力。特斯拉 FSD V12/13 用大规模端到端模型在量产车上完成了“从 perception-heavy 到 behavior-heavy”的范式转变；UniAD、DriveGPT4 等研究工作证明了，在学术基准数据集和模拟环境中，端到端一体化可以显著提升整体闭环表现；
目标检测数据集 - 自动驾驶场景驾驶员注意力不集中检测数据集下载
极智视界
12-01 416
目标检测数据集 - 自动驾驶场景驾驶员注意力不集中检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
FSD入华“加速”中国自动驾驶产业的推动与重构
lmj1689120的博客
12-03 444
FSD入华将促进中国自动驾驶产业从"跟跑"到"并跑"甚至"领跑"的转变，为中国智能网联汽车产业的高质量发展注入新的活力
自动驾驶场景驾驶员注意力安全行为睡驾分心驾驶疲劳驾驶检测数据集VOC+YOLO格式5370张6类别
FL1623863129的博客
12-02 206
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["DangerousDriving","Distracted","Drinking","SafeDriving","SleepyDriving","Yawn"]数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)标注数量(xml文件个数)：5370。标注数量(txt文件个数)：5370。
挥手示意车辆先行，自动驾驶为何常 “不知所措”？ Alpamayo-R1给出新解法
finehoo_andy的博客
12-02 718
2025 年 NeurIPS 人工智能大会（加利福尼亚州圣地亚哥举办）上，英伟达发布的，被业内称为 “自动驾驶领域首个视觉语言动作模型”。这款开源工具的核心目标，正是解决自动驾驶长期面临的 “常识判断” 难题 —— 而这一切技术落地，都离不开 GPU 服务器的算力支撑。
Map-World：用“填空”与“路径积分”重构自动驾驶规划范式
数据与算法架构提升之路专栏
11-29 709
摘要：自动驾驶规划模块面临的核心挑战是处理道路交通的不确定性。传统方法依赖预设轨迹锚点或筛选最优路径，存在表达局限和信息浪费问题。Map-World创新性地采用"掩膜动作规划"和"路径积分世界模型"，实现了无锚点多模态轨迹生成和高效信息利用。实验显示，该方法在NAVSIM和nuScenes基准上性能领先，推理延迟仅13.5ms。然而，量产落地仍面临算力限制、安全验证和长尾场景等工程挑战。未来可能走向"生成式+传统约束"的融合范式，在灵活性与安全性间
AI驱动的网联自动驾驶汽车网络安全测试方法
最新发布
NewCarRen的博客
12-03 803
本文综述了网联自动驾驶汽车(CAV)网络安全测试面临的挑战与解决方案。随着CAV普及，网络攻击风险加剧，现有渗透测试方法面临测试环境成本高、专业人才匮乏等挑战。研究表明，人工智能(AI)在传统行业渗透测试中展现出缩短时间、提高效率的优势，但在CAV领域应用仍存在明显缺口。文章重点分析了强化学习等AI算法在渗透测试中的应用潜力，指出创建仿真环境是测试AI模型有效性的可行方案。开源工具VEINS被推荐为合适的仿真平台，其Python/C++接口便于AI模型集成。研究认为，若证实AI方法有效，可扩展应用于完整CA
Don’t Shake the Wheel: 端到端自动驾驶中的动量感知规划（MomAD）
m0_65010824的博客
12-02 1061
本文是对论文《Don’t Shake the Wheel: Momentum-Aware Planning in End-to-End Autonomous Driving》的深度解读。在端到端自动驾驶领域，多模态规划易受单帧感知局限，存在时间不一致、遮挡敏感等问题。论文团队提出 MomAD 框架，引入轨迹与感知动量，通过 TTM 模块（豪斯多夫距离选轨迹）、MPI 模块（融合历史查询）及鲁棒去噪，结合 Turning-nuScenes 数据集与 TPC 指标，显著提升规划稳定性，降低碰撞率。
自动驾驶之眼：动态目标理解的关键突破
alex1013999的博客
12-02 808
自动驾驶系统中的动态目标理解是保障行车安全的核心技术，涉及目标检测识别、跟踪、状态估计和行为预测等多个环节。当前主流方法采用多传感器融合（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）结合深度学习算法，但仍面临长尾场景、复杂交互、遮挡和预测不确定性等挑战。未来发展趋势包括深化多模态融合、发展交互式预测模型、利用高清地图信息以及探索端到端学习等方向。解决这些技术难题将推动自动驾驶在复杂道路环境中的安全应用。
transformer的end2end模型一般在自动驾驶里用来干什么
07-05
### Transformer端到端模型在自动驾驶中的典型应用场景 Transformer架构以其强大的序列建模能力和全局注意力机制，近年来在自动驾驶领域得到了广泛应用。尤其是在端到端（End-to-End）自动驾驶系统中，Transformer被用于处理感知、预测和控制等关键任务，实现了从原始传感器输入到车辆控制输出的全流程自动化。 #### 1. **BEV空间下的轨迹预测与路径规划** 在自动驾驶中，车辆需要实时感知周围环境并预测其他交通参与者的行为。Transformer通过其自注意力机制，能够有效捕捉多目标之间的交互关系，并在鸟瞰图（Bird's Eye View, BEV）空间中进行轨迹预测。例如，模型可以预测自车在未来时间步的一系列2D航点 { w_t = (x_t, y_t) }_{t=1}^T ，这些航点构成了一个连续的行驶轨迹，为路径规划提供依据[^2]。 这种基于Transformer的端到端方法无需显式设计复杂的特征工程或模块化组件，而是直接从原始数据中学习驾驶策略，从而提高了系统的整体鲁棒性和泛化能力。 #### 2. **多视角视觉感知与时空融合** Transformer还被广泛应用于多视角图像的融合处理中。以Sparse4D-V3为例，该模型基于稀疏表示和Transformer结构，实现了多视角图像的时间一致性建模。通过缓存历史帧中的实例信息，模型能够在时间维度上进行有效的上下文建模，提升对动态物体的感知精度[^3]。 这种时间建模能力使得系统在面对遮挡、光照变化等复杂场景时仍能保持稳定的感知性能，是实现高级别自动驾驶（如L4及以上）的关键技术之一。 #### 3. **占用预测与环境建模** 在端到端自动驾驶系统中，环境建模是至关重要的一步。UniAD 和 VAD 等模型利用Transformer结构进行占用预测，即预测三维空间中哪些区域被物体占据，哪些区域是可通行的。这种开环评估方式不仅提升了感知的准确性，也为后续的决策和控制提供了更丰富的语义信息[^1]。 相比传统方法依赖于高精地图和手工规则的设计，基于Transformer的占用预测方法更具灵活性和扩展性，适用于多种道路环境和天气条件。 #### 4. **端到端控制输出** 在一些先进的端到端自动驾驶系统中，Transformer被用于直接生成车辆的控制指令（如方向盘转角、油门/刹车踏板开度）。ALVNN 是最早提出端到端自动驾驶概念的模型之一，尽管其早期版本仅能在特定条件下行驶400米，但其启发了后续大量研究工作。近年来，结合高精地图和BEV分割的方法（如NEAT、P3、MP3、ST-P3）进一步提升了这类系统的稳定性和适应性[^1]。 --- ```python class TrajectoryPredictor: def __init__(self): self.future_waypoints = [] def predict(self, current_state, context): # 使用Transformer模型进行轨迹预测 waypoints = transformer_model.predict(current_state, context) self.future_waypoints = waypoints return waypoints # 示例调用 predictor = TrajectoryPredictor() current_state = get_current_vehicle_state() # 获取当前状态 context = get_surrounding_context() # 获取周围环境上下文 predicted_trajectory = predictor.predict(current_state, context) ``` ---
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