端到端自动驾驶超视距感知能力获得--Map as sensor--自动驾驶之星活动整理(PPT&视频)

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之星 ” 这里有一群奋斗在自动驾驶 & 座舱量产第一线的小伙伴等你加入 写在前面的话 越来越多的车企已经开始从高速智能驾驶，卷到了城市智能驾驶。这个里面对道路元素的感知能力是不断变高的。目前大火的端到端的技术路线，对感知能力的要求是进一步提高的！因此今天给大家带来 < Map as sensor: BEV 车道线如何实现超视距感知> 的话题分享！ 内容整理 首先我们梳理了如何提升车端地图感知的性能边界的一些方法。 基于camera的2d感知：缺少高度、深度，易受遮挡影响 -> 基于camera的bev感知： 受限于瞬时纯视觉输入的camera输入，遮 挡、画面赃污依然难拟合 -> 扩充lidar融合，辅助融合几何位置特征 - > 扩充时序融合，提升特征稳定性 - > 添加后处理tracking，提升预测稳定性 基于前融合+bev的时序车道线感知+tracking： ………………………………