自動駕駛領域中,什么是BEV?什么是Occupancy?
BEV是Bird's Eye View 的縮寫,意為鳥瞰視圖。在自動駕駛領域,BEV 是指從車輛上方俯瞰的場景視圖。BEV 圖像可以提供車輛周圍環境的完整視圖,包括車輛前方、后方、兩側和頂部。
BEV 圖像可以通過多種方式生成,包括:
使用激光雷達:激光雷達可以直接測量物體在三維空間中的位置,然后將這些數據轉換為 BEV 圖像。
使用攝像頭:攝像頭可以通過計算圖像的透視投影來生成 BEV 圖像。
使用混合傳感器:可以使用激光雷達和攝像頭的組合來生成 BEV 圖像,以獲得更精確和完整的視圖。
Occupancy Network 是特斯拉在自動駕駛中使用的一種深度學習方法。它是一種3D語義占用感知方法,可以從多視圖圖像中生成車輛周圍環境的三維占用網格。
Occupancy Network 的工作原理如下:
首先,Occupancy Network 將來自多視圖圖像的輸入數據轉換為一個三維特征空間。
然后,Occupancy Network 使用深度神經網絡來學習這個特征空間中的占用概率。
最后,Occupancy Network 將占用概率轉換為一個三維占用網格。
具體來說,Occupancy Network在自動駕駛系統中主要用于以下任務:
障礙物檢測:Occupancy Network 可以用于檢測車輛周圍的障礙物,例如其他車輛、行人、騎自行車者等。
路徑規劃:Occupancy Network 可以用于生成車輛的路徑,并避免障礙物。
車輛控制:Occupancy Network 可以用于控制車輛的速度和方向,以確保安全行駛。
在未來,隨著自動駕駛技術的不斷發展,Occupancy Network 將在自動駕駛系統中發揮更加重要的作用。
審核編輯:劉清
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原文標題:BEV 圖像生成的三種方式
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