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箩筐技术分享:自动驾驶2D和3D视觉感知算法
1、D/3D几何约束,如Deep3DBox,通过2D特征估计尺寸和方向,利用投影约束求解3D位置,进一步优化了预测精度。直接生成3DBox的方法,如Mono3D和M3D-RPN,从稠密候选框出发,利用2D特征进行评分和框定,但计算量较大。SS3D和FCOS3D则通过单阶段检测,实现了计算效率的提升。
2、在主动安全领域,我们需要通过精准的风险识别技术,考虑驾驶行为、车辆特性等因素,对高速公路安全进行深入分析。动态交通仿真支持细化风险指标,如车速差和超速比例,而个性化的风险调控策略则能有效提升事故区域的管理效率。
畅谈自动驾驶|激光雷达或优于视觉算法?
1、简单来讲,激光雷达比普通视觉算法反应更快,能在极端恶劣天气下运行自如,但成本也更为昂贵。诚然,激光雷达相较于视觉算法有着许多天然优势,但激光雷达的价格也贵的离谱,仅仅64线束的激光雷达就可以卖到53万人民币,而一个摄像头只要几千块钱。
2、在众多自动驾驶方案中,纯视觉方案因其低成本和算法迭代优化的巨大潜力,正逐渐获得越来越多科技公司和车企的认可。 纯视觉感知路线选择以机器视觉为核心,利用毫米波雷达+摄像头解决方案实现自动驾驶,主要代表有美国特斯拉的FSD、中国百度的Apollo Lite、以色列Mobileye的SuperVision三大主流纯视觉感知方案。
3、总结来说,激光雷达以其在自动驾驶领域的独特优势,正在逐步取代视觉方案,为实现更高级别的自动驾驶奠定了坚实的基础。未来的趋势将是多传感器融合,激光雷达将突破算法壁垒,为汽车行业带来革命性的变革。
自动驾驶革命:解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹
1、而端到端自动驾驶则更像data centric系统,通过对数据的调优来提升系统效果。 早年,由于自动驾驶积累的数据还非常少,端到端系统的效果往往比较差。
2、完全基于视觉的端到端自动驾驶不具备传统自动驾驶系统的“透明性”,传统自动驾驶即模块化方法,端到端自动驾驶是一体化方法,不产生中间结果,直接通过图像输入,直接输出控制信号,但这种技术路线也存在彻底黑盒,解释性差的问题。 同时,端到端模型的训练需要处理大量的数据,包括多模态视觉数据和车辆控制信号等。
3、端到端大模型量产上车对于小鹏汽车来说,AI智驾汽车具备三个核心特征,分别是主动学习、快速成长、千人千面。目前,小鹏汽车已经拥有感知、定位、规划、决策的核心算法研发能力,同时具备车端、云端的数据处理分析能力,可以实现基于实际数据的算法快速迭代,并通过OTA不断给用户提供更高级别的自动驾驶能力。
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