主要观点总结
文章介绍了高级别自动驾驶中车辆智驾系统需要解决的关键问题，包括corner case的处理。文章特别提到了百度发布的车路一体的BEV感知方案——UniBEV，并指出其路径规划、障碍物检测、自动驾驶决策等方面的优势。同时，文章还讨论了自动驾驶智能感知面临的挑战，如复杂天气条件下的传感器数据可靠性和不同交通场景的感知需求差异。为了应对这些挑战，文章还介绍了相关的解决方案和资源，如资深AI研究科学家的课程和讲座。
关键观点总结
关键观点1: 高级别自动驾驶需要解决corner case问题。
车辆智驾系统必须能够处理罕见且无法避免的极端场景，这些场景数据样本较少，模型的有效识别至关重要，否则可能引发安全事故。
关键观点2: 百度发布的UniBEV方案在自动驾驶感知中的应用。
UniBEV方案采用车路一体的BEV感知，展示其在路径规划、障碍物检测、自动驾驶决策等方面的优势。
关键观点3: 自动驾驶智能感知面临的挑战。
复杂天气条件和不同交通场景的感知需求对智能感知提出了挑战。传感器数据的可靠性在恶劣天气下可能会降低，需要创新技术来提高感知能力。
关键观点4: 解决方案和资源。
文章提供了相关解决方案和资源，如资深AI研究科学家的课程和讲座。这些资源有助于探索如何应对自动驾驶中的挑战，并为解决现实世界中的复杂问题提供新的解决方案。
文章预览
在 高级别自动驾驶 功能应用中，车辆的智驾系统必须能够解决corner case，即罕见却又无法完全避免的极端场景。这些场景数据样本较少，一旦模型不能有效识别，可能引发严重的安全事故。 百度曾在Create大会上的辅助驾驶板块发布了 车路一体的BEV感知方案 —— UniBEV 。 BEV自动驾驶感知好比一个从高处统观全局的“上帝视角”，将三维 环境信息投影到二维平面，以俯视视角展示环境中的物体和地形。 在路径规划、障碍物检测、自动驾驶决策等方面， BEV 感知都展现出了其独特的优势。 车路一体的BEV感知方案——UniBEV 我们邀请到中科院信工所H老师为我们带来 —— BEV视角-开启自动驾驶感知新时代，带大家了解自动驾驶未来方向与热点。 扫码参与课程 免费领 19个自动驾驶开源数据集 19个自动驾驶开源数据集 扫码参与课程 免费领 19个自动驾驶开源
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