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花了5个月,成功将BEV感知技术部署上车了

深蓝学堂EDU  · 公众号  ·  · 2024-07-25 18:10
    

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BEV感知是当下量产自动驾驶的主流范式,其核心是如何将相机或者激光雷达采集的数据转换到BEV空间。刚开始接触BEV感知的时候,有几个问题一直困扰着我: 1. BEV空间是2D空间还是3D空间? 2. 环视图像损失了深度信息,如何将其转换到BEV空间中呢? 3. 开源的BEV算法大都支持nuScenes开源数据集,自采的数据如何适配? 4. BEV与占据栅格、无图、端到端的关联是什么? 5. 如何搭建一个自己的BEV感知系统,并顺利部署到车端? 带着这几个问题,我读了几十篇论文,比如BEVDet, BEVFusion, BEVFormer, PETR系列等,又配合着知乎文章、博客等一起学习,勉强搞懂了前两个问题,但仍然有大量细节不理解,时间过去了1个半月,我还没完整跑通BEVDet和BEVFormer的代码。后续的几个月神奇的事情来了,先给大家看看我的成果视频。 (nuScenes数据集上测试效果) (实车上测试效果 ………………………………

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