CVPR上的新頂流：BEV自動駕駛感知新范式
在高級別自動駕駛功能應(yīng)用中，車輛的智駕系統(tǒng)必須能夠解決corner case，即罕見卻又無法完全避免的極端場景。這些場景數(shù)據(jù)樣本較少，一旦模型不能有效識別，可能引發(fā)嚴(yán)重的安全事故。
前段時間，百度在Create大會上的輔助駕駛板塊發(fā)布了一個挺硬核的內(nèi)容，或許能有效解決corner case，車路一體的BEV感知方案——UniBEV。
BEV自動駕駛感知好比一個從高處統(tǒng)觀全局的“上帝視角”，將三維環(huán)境信息投影到二維平面，以俯視視角展示環(huán)境中的物體和地形。在路徑規(guī)劃、障礙物檢測、自動駕駛決策等方面，BEV感知都展現(xiàn)出了其獨(dú)特的優(yōu)勢。
車路一體的BEV感知方案——UniBEV
路徑規(guī)劃：BEV感知可以將復(fù)雜的道路信息簡化為一系列的路徑點(diǎn)，使得路徑規(guī)劃更加簡單、準(zhǔn)確。
障礙物檢測：BEV感知能夠清晰地展示出車輛周圍的障礙物，包括車輛、行人、道路標(biāo)志等，使得障礙物的檢測和識別更加準(zhǔn)確。
自動駕駛決策：BEV感知可以為自動駕駛系統(tǒng)提供全面的環(huán)境信息，幫助系統(tǒng)做出更加智能的決策。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
檢測
+關(guān)注
關(guān)注
5文章
4398瀏覽量
91241 -
自動駕駛
+關(guān)注
關(guān)注
782文章
13527瀏覽量
165736
原文標(biāo)題：CVPR上的新頂流：BEV自動駕駛感知新范式
文章出處：【微信號：CVer，微信公眾號：CVer】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
NVIDIA Research端到端自動駕駛模型引領(lǐng)國際挑戰(zhàn)賽
NVIDIA 在國際計算機(jī)視覺與模式識別會議（CVPR）上展示了用于自動駕駛汽車開發(fā)的加速計算和生成式 AI 的突破技術(shù)。
聊聊自動駕駛離不開的感知硬件
自動駕駛飛速發(fā)展，繞不開感知、決策和控制決策的經(jīng)典框架，而感知作為自動駕駛汽車“感官”的重要組成部分，決定了自動駕駛系統(tǒng)對環(huán)境的理解和反應(yīng)能
FPGA在自動駕駛領(lǐng)域有哪些優(yōu)勢?
領(lǐng)域的主要優(yōu)勢：
高性能與并行處理能力：
FPGA內(nèi)部包含大量的邏輯門和可配置的連接，能夠同時處理多個數(shù)據(jù)流和計算任務(wù)。這種并行處理能力使得FPGA在處理自動駕駛中復(fù)雜的圖像識別、傳感器數(shù)據(jù)處理等
發(fā)表于 07-29 17:11
FPGA在自動駕駛領(lǐng)域有哪些應(yīng)用？
是FPGA在自動駕駛領(lǐng)域的主要應(yīng)用：
一、感知算法加速
圖像處理：自動駕駛中需要通過攝像頭獲取并識別道路信息和行駛環(huán)境，這涉及到大量的圖像處理任務(wù)。FPGA在處理圖像上的運(yùn)算速度快，可
發(fā)表于 07-29 17:09
華為小米自動駕駛Occupancy Network對決
2023年6月計算機(jī)視覺學(xué)術(shù)圈CVPR舉辦兩場自動駕駛研討會，一個是端到端自動駕駛研討會 (End-to-End Autonomous Driving Workshop)，另一個是視覺中心自動
未來已來，多傳感器融合感知是自動駕駛破局的關(guān)鍵
的架構(gòu)，預(yù)計未來許多智能駕駛團(tuán)隊都會引入“占用網(wǎng)絡(luò)”來提升系統(tǒng)能力。多維像素的應(yīng)用前景非常廣闊。昱感微的融合感知技術(shù)+BEV +Transformer+占用網(wǎng)格有望成為L3/L4級自動駕駛
發(fā)表于 04-11 10:26
黑芝麻智能開發(fā)多重亮點(diǎn)的BEV算法技術(shù) 助力車企高階自動駕駛落地
隨著視覺算法的演進(jìn)，BEV（Bird's-Eye-View Perception）感知算法成為主機(jī)廠和自動駕駛公司發(fā)力城市場景的核心技術(shù)之一，BEV
BEV感知算法：下一代自動駕駛的核心技術(shù)
首先，BEV視圖存在遮擋小的優(yōu)點(diǎn)，由于視覺的透視效應(yīng)，現(xiàn)實(shí)世界的物體在2D圖像中很容易受到其他物體的遮擋，因此，傳統(tǒng)的基于2D的感知方式只能感知可見的目標(biāo)，對于被遮擋的部分算法將無能為力。
發(fā)表于 01-25 15:38
?3782次閱讀
BEV和Occupancy自動駕駛的作用
BEV是Bird's Eye View 的縮寫，意為鳥瞰視圖。在自動駕駛領(lǐng)域，BEV 是指從車輛上方俯瞰的場景視圖。BEV 圖像可以提供車輛周圍環(huán)境的完整視圖，包括車輛前方、
發(fā)表于 01-17 12:33
?653次閱讀
頂刊TPAMI最全綜述！深入自動駕駛BEV感知的魔力！
BEV感知的主要工作。在輸入模態(tài)下，" L "為LiDAR，" SC "為單相機(jī)，" MC "為多相機(jī)，" T "為時
自動駕駛領(lǐng)域中，什么是BEV？什么是Occupancy？
BEV是Bird's Eye View 的縮寫，意為鳥瞰視圖。在自動駕駛領(lǐng)域，BEV 是指從車輛上方俯瞰的場景視圖。
自動駕駛感知算法提升處理策略
現(xiàn)代自動駕駛系統(tǒng)的特點(diǎn)是按順序排列的模塊化任務(wù)，傳統(tǒng)的方法是基于標(biāo)準(zhǔn)的感知-規(guī)劃-控制這種序列式架構(gòu)的主流處理方式。即首先將感知信息處理成人類可以理解的語義信息和道路交通信息，然后基于常態(tài)化知識
Nullmax揭秘BEV-AI技術(shù)架構(gòu)加速量產(chǎn)方案演進(jìn)
12月19日，Nullmax首席科學(xué)家成二康博士應(yīng)邀出席2023全球自動駕駛峰會（GADS 2023），在自動駕駛BEV感知技術(shù)論壇上發(fā)表《
LabVIEW開發(fā)自動駕駛的雙目測距系統(tǒng)
達(dá)到950以上，而在其他較弱紋理區(qū)域也能維持在900左右。誤差率低至5%以下，甚至在特征點(diǎn)明顯的標(biāo)志物上可達(dá)到2%左右。
基于LabVIEW的雙目測距系統(tǒng)在自動駕駛中具有廣泛的應(yīng)用前景，它可以為車輛提供
發(fā)表于 12-19 18:02
工商網(wǎng)監(jiān)
評論