Nullmax纽劢一直致力于自动驾驶技术的研发与应用,而感知周围环境则是实现自动驾驶的关键。在交通场景中,障碍物以各种运动方式存在,形成了复杂多变的交通情况。因此,障碍物检测一直是自动驾驶感知的核心任务。系统需要通过传感器数据来识别周围的障碍物,并计算其位置、速度等信息,并将其转换为BEV(俯瞰全景)视角的感知结果,供下游使用,用于路径规划和避免碰撞。近年来,一步到位的BEV障碍物检测成为自动驾驶研究的热点。在多相机感知系统中,BEV能够有效融合不同视角的空间信息,为目标检测、跟踪和车道线检测等任务提供全方位的提升。
作为自动驾驶领域的引领企业,Nullmax从2020年开始着手研发BEV技术,并在去年率先将BEV障碍物检测应用于量产项目,提升了车辆的全方位感知能力。目前,Nullmax的BEV障碍物检测功能已成为其BEV-AI整体技术架构的一部分,并应用于更多的量产项目中。
传统基于图像视角的障碍物检测算法存在一些不足,导致自动驾驶量产中障碍物检测效果不够理想。一方面,传统算法通常首先使用深度学习在图像视角完成目标检测,然后通过复杂的后处理步骤将其转换为三维BEV视角。这不仅使得整个流程复杂,并且消耗更多的计算资源,对于不同场景的应对能力也不足。因此,直接在BEV视角下输出三维目标检测结果的算法备受欢迎。Nullmax的BEV 3D目标检测算法就是这样一种算法,它能够直接从二维图像中输出BEV视角的三维目标信息,不仅提高了检测性能,而且由于无需额外的后处理步骤,算法的开发和升级也更加高效简洁。
另一方面,在传统的多相机感知系统中,由于每个相机通常单独进行检测,然后再融合各相机的结果,系统的工作量较大,而且跨相机融合时可能出现问题。例如,当车辆从一个相机的视野驶入另一个相机的视野时,可能会被识别为两个目标。然而,在BEV视角下,隐式跨相机融合可以变得更加简洁高效。Nullmax采用的多相机联合方案将所有相机的图像输入到一个神经网络中,生成全局BEV视角的特征图,并直接输出统一的感知结果,从而减少了额外的跨相机障碍物重识别(ReID)步骤。
在当前高级自动驾驶技术不断发展的时代,BEV目标检测已成为车辆实现障碍物检测的首要选择方法,BEV感知算法的研发和应用具有重要意义。
Nullmax纽劢作为自动驾驶领域的领先企业,通过开发BEV障碍物检测技术,提供了超级视野的感知能力,能够更好地顾及整个交通环境。
作为最早开始BEV系统性研发的自动驾驶公司之一,Nullmax积累了大量的BEV感知技术,包括静态场景理解以及动态障碍物的检测及预测,并且将技术向下游延伸,构建了平台化的BEV-AI自动驾驶整体技术架构。
BEV 3D障碍物检测算法正是这套架构的核心组成,其不仅具备非常出色的性能表现,而且在落地方面也尤为高效。
Nullmax BEV障碍物检测相比于常规的障碍物检测,最大的特点是「顾大局,识大体」。常规检测方式由于各相机单独工作的原因,对视野截断车辆、大型障碍物目标的检测效果欠佳。但是Nullmax的检测是在BEV视角下进行统一的计算,跨视野的目标不会被识别成多个目标,占满单个相机视野的大型障碍物也能在范围更大的全局视野中得到更好观测。
并且由于BEV在空间、时序信息融合方面更具优势,Nullmax的BEV障碍物检测方案可以将3D目标检测升维成4D目标检测,实现更稳定的检测、跟踪与预测。这种时序信息带来的短时记忆力,能让障碍物检测具备更强的处理遮挡能力。
相比于其他的BEV障碍物检测方案,Nullmax方案还具有可进行超远距离感知的特点。由于算法设计和车载平台算力有限等方面的原因,常规BEV方案有效感知的距离通常为数十米远,但是Nullmax的BEV方案可高效突破100米,甚至可有效检测200米远的障碍物目标,在各种量产配置下都能达到性能指标。
同时,因为车载平台部署的需要,Nullmax的BEV障碍物检测算法可以支持高、中、低不同算力的平台。从数百T算力到2T算力,Nullmax的BEV目标检测算法都能灵活部署,既可以实现极好的任务性能,也能在有限计算资源下提供最均衡的结果输出。比如,基于8T算力和4颗侧视相机的BEV 3D障碍物检测应用。
除此之外,Nullmax的BEV目标检测算法还能支持任意的传感器配置,对相机的数量、安装位置、内部参数等情况自动适配。换言之,无论是前视、侧视、后视、环视组成的多相机系统,还是单个相机,这套算法能够快速地部署。
目前,Nullmax的BEV 3D障碍物检测算法已经在量产车型实现了大规模的上路应用,而且今年还将完成更多项目的交付,并在实际道路测试中展现出了良好的性能,为更多量产车型带来开挂一般的全局视野感知能力。通过提供如此超级视野的感知能力,Nullmax有助于实现更安全、高效的自动驾驶系统,并推动自动驾驶技术的长远发展和广泛应用。
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编辑:DEF168
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