自动驾驶---Perception之Occupancy

1 背景

        在阐述Occupancy之前，先理解为什么要使用Occupancy？

        如果自动驾驶车辆在行驶过程中看到的物体不是数据集的一部分，这个时候容易出现误判。
而在基于激光雷达的系统中，由于检测到点云，可以确定障碍物的存在，但是在相机系统中，必须首先使用神经网络检测物体，仅凭这一点就可能会造成不少事故。

        注意上图中列出的几个问题：

• 对水平线上的深度非常敏感，只有2个左右的像素决定了一个大区域的深度。
• 不可能透过遮挡物进行检测，也不可能驶过车辆。
• 所提供的结构是二维的，但世界是三维的。
• 对于悬挂的障碍物，通常会进行分类，然后设置成固定的矩形障碍物。
• 可能存在裂缝、坑等非标注的场景，无法检测。

2 Occupancy Network介绍

2.1 概念及特点

        自动驾驶感知的OCC技术，即Occupancy Network（占用网