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基于Transformer的BEV解码器在自动驾驶中的应用

2023-12-14 17:15:23·  来源：汽车测试网  
　

自动驾驶技术的快速发展使得对环境感知和场景理解的需求越来越迫切。在这一背景下，基于Transformer的BEV（鸟瞰图）解码器成为自动驾驶系统中的重要组成部分。该解码器通过处理传感器采集的特征信息，生成包含BEV、航路点和红绿灯等多种类型的视觉tokens，从而提供对车辆周围环境的全面理解。


BEV解码器的架构


BEV解码器的核心构建是一个K层的标准Transformer。这一架构的设计允许对BEV点云特征进行高效的处理，其被作为H×W查询馈送到BEV解码器中。通过这种方式，BEV解码器能够关注多视图图像特征，从而更准确地捕捉车辆周围环境的细节。此外，N个可学习查询和1个可学习查询也被馈送到BEV解码器，分别用于生成N个路点tokens和1个红绿灯token。


BEV解码器的工作原理


BEV解码器通过处理BEV点云特征，实现对车辆周围环境的建模。具体而言，该解码器通过多层Transformer的处理，能够将传感器采集到的信息转化为具有语义理解的BEV tokens。这些tokens包含了关于道路、障碍物、车辆轨迹等多方面信息，为自动驾驶系统提供了丰富的场景描述。同时，通过可学习的查询，路点tokens和红绿灯token的生成使得解码器能够更加准确地理解路况和交通信号。


视觉tokens的丰富信息


三种类型的视觉tokens，即BEV、航路点和红绿灯，包含了丰富的场景信息，为大语言模型提供了多样性的输入。BEV tokens捕捉了环境的空间结构和地形特征，航路点tokens提供了车辆在道路上的准确位置信息，而红绿灯token则为自动驾驶系统提供了交通信号的状态。这些信息共同构建了一个全面而准确的环境模型，为系统的决策和规划提供了强有力的支持。


基于Transformer的BEV解码器为自动驾驶系统提供了一种强大而灵活的环境感知工具。通过将传感器特征转化为多种类型的视觉tokens，该解码器实现了对车辆周围环境的深度理解。然而，随着自动驾驶技术的不断演进，对于更复杂场景的处理和更高精度的预测仍然是挑战。未来的研究方向可以聚焦于进一步优化BEV解码器的结构，提高其对复杂交通环境的适应能力，以推动自动驾驶技术的发展。

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