自动驾驶领域中,什么是BEV?什么是Occupancy?
BEV是Bird's Eye View 的缩写,意为鸟瞰视图。在自动驾驶领域,BEV 是指从车辆上方俯瞰的场景视图。BEV 图像可以提供车辆周围环境的完整视图,包括车辆前方、后方、两侧和顶部。
BEV 图像可以通过多种方式生成,包括:
使用激光雷达:激光雷达可以直接测量物体在三维空间中的位置,然后将这些数据转换为 BEV 图像。
使用摄像头:摄像头可以通过计算图像的透视投影来生成 BEV 图像。
使用混合传感器:可以使用激光雷达和摄像头的组合来生成 BEV 图像,以获得更精确和完整的视图。
Occupancy Network 是特斯拉在自动驾驶中使用的一种深度学习方法。它是一种3D语义占用感知方法,可以从多视图图像中生成车辆周围环境的三维占用网格。
Occupancy Network 的工作原理如下:
首先,Occupancy Network 将来自多视图图像的输入数据转换为一个三维特征空间。
然后,Occupancy Network 使用深度神经网络来学习这个特征空间中的占用概率。
最后,Occupancy Network 将占用概率转换为一个三维占用网格。
具体来说,Occupancy Network在自动驾驶系统中主要用于以下任务:
障碍物检测:Occupancy Network 可以用于检测车辆周围的障碍物,例如其他车辆、行人、骑自行车者等。
路径规划:Occupancy Network 可以用于生成车辆的路径,并避免障碍物。
车辆控制:Occupancy Network 可以用于控制车辆的速度和方向,以确保安全行驶。
在未来,随着自动驾驶技术的不断发展,Occupancy Network 将在自动驾驶系统中发挥更加重要的作用。