自动驾驶3D占用预测（Occupancy Prediction）算法调研

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0. 前言 在自动驾驶感知任务中，传统的 3D 场景理解方法大多数都集中在 3D 目标检测上，难以描述任意形状和无限类别的真实世界物体。 3D 占用网络（ Occupancy Network ）是特斯拉在 2022年 提出的一种新型感知网络，这种感知网络借鉴了机器人领域中的占用网格建图的思想，将感知环境以一种简单的形式进行在线 3D 重建。简单来说，就是将机器人周围的空间划分为一系列网格单元，然后定义哪个单元被占用，哪个单元是空闲的，通过预测 3D 空间中的占用概率来获得一种简单的 3D 空间表示，这样就可以更全面地实现 3D 场景感知。 近期对最近几年自动驾驶领域中的 3D 占用网络算法（主要是基于纯视觉）和数据集做了一些调研，本文将做一个简单的汇总。 1. 论文和算法 综述论文 《A Survey on Occupancy Perception for Autonomous Driving: The Information Fusion Perspective》 ………………………………