在发达的现代公路交通体系中，「各行其道」是交通运行的一项核心前提，车辆和行人按照划分的道路区域规范通行，可以最大程度地保障交通的安全和效率。因此对自动驾驶来说，从环境信息中求解出自己的道路区域是至关重要的感知任务。 在这方面，Nullmax曾分享过一些出色的研究，包括用于3D车道线检测的CurveFormer，近日入选了国际机器人和自动化顶级会议ICRA 2023，以及可用于局部地图构建的BevSegFormer，入选了计算机视觉领域知名会议WACV2023。 这两篇论文均是在BEV视角下，基于Transformer对自动驾驶的「路在何方」问题进行了求解，不仅取得了极其出色的算法性能，还高效解决了实际量产应用中的一些难点、痛点，比如：更进一步的车道检测效果，更满足下游需求的任务输出；通过车端实时构建局部地图，将驾驶场景扩展至任意道路。 作为BEV + Transformer技术架构的部分研究，这些技术正与更多的拓展工作，一同应用到Nullmax的多个量产项目中。 BEV感知与车道线检测 在自动驾驶感知当中，实时检测环境中的车道情况，乃至构建一份要素更多的局部地图，可以视为理解静态场景的核心工作。有了车道信息，车辆便可以在车道内和车道间进行一系列操作，如巡航、跟车、变道等，从而实现连贯的智能驾驶。 在这当中，感知系统需要提供自车坐标系下的车道线参数曲线，以便于下游的规控模块使用。因此一些比较领先的行业方案，是将车道线检测的输出设计为BEV视角下的2D或3D车道线参数曲线。 BEV的原意是鸟瞰图视角，这种俯瞰全局的表征方式可以更好地融合不同传感器输入的数据信息，在空间、时间维度进行统一的计算。在这当中，BEV视角一般可以设为相机坐标系，通过车辆下线的标定与自车坐标系进行便捷的转换，所以BEV视角的车道线结果下游可以直接使用。 但是在行业内，更常见的是另一种方式：先在相机输入的图像上进行感知计算，然后再经过复杂的后处理将图像空间的结果转换到BEV视角下的3D空间。 |
