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多传感器融合路线的理论基础与核心架构.docx
资料介绍
纯视觉路线的核心理念是人类凭借双眼即可完成复杂驾驶任务,机器视觉在理论上也应该可以做到。这一理念有坚实的理论和实践支撑。人类驾驶员依靠视觉系统处理道路环境信息的效率极高,不依赖任何雷达或激光测距设备,仅凭双目立体匹配和运动视差就能在三维空间中精确操控车辆。这证明了视觉系统本身具备足够的环境感知能力,问题的关键在于机器视觉的算法能否达到甚至超越人类的处理水平。
纯视觉方案通常使用8至12个摄像头覆盖车辆周围360度的视野。前向三目摄像头覆盖从窄角长距到广角短距的不同视场范围,侧向摄像头覆盖左右盲区,后向摄像头覆盖后方视野。摄像头的分辨率和帧率直接决定了感知系统的有效探测距离和响应速度。800万像素摄像头相比200万像素在相同视场下可将有效探测距离提升约百分之五十。图像传感器本身并不昂贵,一套完整环视摄像头的硬件成本远低于一颗激光雷达。
深度学习的发展为纯视觉方案提供了关键技术支撑。卷积神经网络可以在图像中精确检测出行人、车辆和车道线等关键元素。Transformer架构的自注意力机制使模型可以在全局范围内理解场景中的目标关系和上下文信息。BEV感知架构将多视角摄像头的2D图像特征统一转换到俯视空间,使感知结果可以直接用于路径规划,消除了透视视角的投影变形。
特斯拉率先在量产车型上部署端到端神经网络,从摄像头原始图像直接输出车辆控制指令。端到端范式消除了传统模块化架构中感知到决策之间的接口信息损失,使模型可以从海量驾驶数据中自主学出最优的驾驶策略。特斯拉的Occupancy Network在BEV架构的基础上将环境表示为占用网格,每个网格单元被分类为被占用或空闲,不依赖预定义的目标类别。
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| 183_多传感器融合路线的理论基础与核心架构.docx | 38K |
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