智能驾驶感知算法任务简介

主要观点总结

本文介绍了智能驾驶感知模块的三个关键任务：动态感知任务、静态建图任务和Freespace感知任务，并分别详细解释了三个任务的算法BEVFormer、MapTR和Occupancy Prediction。文章解释了各个任务的目标、核心算法、关键技术和术语，并给出了每个算法的架构简介和示例代码。

关键观点总结

关键观点1: 动态感知任务的关键是BEVFormer算法，它通过融合Bird’s Eye View视角和Transformer架构进行感知，能预测场景中运动物体的三维空间位置和速度。

BEVFormer利用多摄像头输入构建BEV表征，并结合时序特征做运动物体感知。其核心流程包括图像编码、Lift操作、Splat投影、时序建模和目标检测解码器。

关键观点2: 静态建图任务的核心算法是MapTR，它采用矢量建图方法，直接在Transformer框架中输出Polyline格式的地图元素。

MapTR能高精度地表示静态结构物体，如车道线、道路边界等。其架构包括图像特征提取、BEV表征生成和结构化Query解码。

关键观点3: Freespace感知任务的目标是预测环境中可通行区域与障碍物位置，核心算法是Occupancy Prediction。

Occupancy模型采用图像或点云输入，结合深度估计和3D重建生成Occupancy Grid。该算法可以处理多通道分类概率，将空间分为可通行区域、静态障碍物、动态障碍物和不确定区域。