當(dāng)前位置：

自動駕駛中一直說的BEV+Transformer到底是個啥？

在很多車企的自動駕駛介紹中，都會聽到一個關(guān)鍵技術(shù)，那就是BEV+Transformer，那BEV+Transformer到底是個啥？為什么很多車企在自動駕駛技術(shù)中都十分追捧這項技術(shù)？

2024-11-08 14:53:07

編者語：后臺回復(fù)“入群”，加入「智駕*前沿」微信交流群

其實“BEV（Bird’s Eye View）+Transformer”是兩個方向的技術(shù)，BEV是一種全新的3D坐標(biāo)系，而Transformer則是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，BEV+Transformer的組合方案在感知、理解和預(yù)測方面表現(xiàn)得更為強大，徹底終結(jié)了2D直視圖+CNN時代。BEV+Transformer通過鳥瞰視角與Transformer模型的結(jié)合，**提升了自動駕駛系統(tǒng)的環(huán)境感知與決策支持能力。

BEV+Transformer的亮相是由特斯提出，高效解決了其純視覺方案下多個攝像頭的數(shù)據(jù)融合的問題，隨后國內(nèi)的小鵬、理想、蔚來等車企以及毫末智行、百度Apollo、商湯、地平線等Tier 1也紛紛跟進，提出了自己的BEV+Transformer方案。

Tier 1智能駕駛集感知模型應(yīng)用，來源：億歐智庫

BEV（鳥瞰視角）的概念

1.BEV的定義和背景

BEV即“Bird’s Eye View”（鳥瞰視角），顧名思義，它能夠?qū)⒁曈X信息立體化，如同一只鳥兒在車輛正上方俯瞰，周圍的環(huán)境信息以自上而下的方式展示在坐標(biāo)系中，可以生成是以車輛為中心、從高空俯視車輛周圍環(huán)境的視角。與攝像頭獲取的前視圖相比，BEV視角能夠顯示更多的車輛周圍信息。這種視角在自動駕駛中十分重要，因為它為感知系統(tǒng)提供了更廣闊的空間視野，有助于系統(tǒng)更好地理解復(fù)雜交通場景中的多方位環(huán)境。

2.BEV視角的生成過程

獲取BEV視角通常依賴于多種傳感器的數(shù)據(jù)融合，如攝像頭、激光雷達和毫米波雷達。這些傳感器以不同角度捕獲環(huán)境數(shù)據(jù)，然后通過深度估計、幾何投影（尤其是**投影變換）和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等步驟，將各視角的圖像或點云數(shù)據(jù)整合為一個鳥瞰圖。特別是在攝像頭生成BEV視角的過程中，這種投影轉(zhuǎn)換需要考慮到圖像的畸變和**效果，以確保視角的準(zhǔn)確性。

3.BEV視角的實際應(yīng)用

BEV視角在自動駕駛中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在復(fù)雜交通場景下的環(huán)境理解，如多車道并行、十字路口和環(huán)形交叉路口等。通過BEV視角，系統(tǒng)不僅可以識別前方物體，還能準(zhǔn)確檢測車輛四周的障礙物、行人、非機動車和建筑物，從而為安全行駛提供更**的環(huán)境信息。

Transformer的基本概念與作用

1.Transformer模型的起源

Transformer模型*早由谷歌在2017年的“Attention is all you need”一文中提出，用于自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的翻譯和文本生成任務(wù)。與傳統(tǒng)的RNN、LSTM模型不同，Transformer的自注意力機制（Self-Attention）允許其處理任意長度的輸入序列，且并行計算性能強，因此在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高效計算方面有**優(yōu)勢。隨著AI深度學(xué)習(xí)的興起，Transformer被應(yīng)用在BEV空間轉(zhuǎn)換、時間序列上，形成了一個端到端的模型。

2.Transformer在視覺任務(wù)中的擴展

Transformer模型逐步被應(yīng)用于計算機視覺（CV）任務(wù)，如目標(biāo)檢測、語義分割和物體跟蹤等。其自注意力機制能夠在圖像上捕捉全局信息并分析不同位置特征之間的關(guān)系，幫助系統(tǒng)建立物體之間的空間關(guān)系。這在復(fù)雜場景下尤其重要，例如城市道路中需要理解不同車輛、行人之間的動態(tài)交互。

3.Transformer在BEV視角中的作用

在BEV+Transformer架構(gòu)中，Transformer模型負(fù)責(zé)將BEV視角中的特征圖信息轉(zhuǎn)化為高層次的語義信息。通過自注意力機制，Transformer能夠在特征圖上找到重要物體之間的相對位置關(guān)系，并分析它們的行為趨勢。例如，Transformer可以識別車道內(nèi)外車輛的距離和速度關(guān)系，有助于預(yù)測其他車輛的運動軌跡。

BEV+Transformer的技術(shù)原理

1.多傳感器數(shù)據(jù)融合與轉(zhuǎn)換

BEV+Transformer的**在于將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為BEV視角的特征圖，再利用Transformer進行深度分析。首先，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對攝像頭和雷達數(shù)據(jù)提取特征，并進行投影轉(zhuǎn)換生成BEV視角的特征圖。這樣就能在車身上方生成完整的俯視圖，為Transformer模型提供豐富的環(huán)境信息。

2.自注意力機制的全局關(guān)系分析

Transformer模型利用自注意力機制分析BEV特征圖中的不同位置特征，建立物體與物體之間的相關(guān)性。例如，系統(tǒng)可以分析道路上的車輛、行人、障礙物的分布及其相對速度，預(yù)測他們的行為變化趨勢。這種全局關(guān)系的分析使得系統(tǒng)對復(fù)雜場景的環(huán)境理解更加深刻和準(zhǔn)確。

3.高層次語義信息的輸出與決策支持

Transformer處理完BEV視角特征后，生成的輸出包含環(huán)境的高層次語義信息，包括物體類別、位置、運動趨勢等。這些信息不僅可以用于路徑規(guī)劃，還能輔助車輛進行避障和動態(tài)調(diào)整。在自動駕駛決策模塊中，這些高層信息與其他預(yù)測結(jié)果結(jié)合，生成更加智能的駕駛策略。

BEV+Transformer的實際應(yīng)用案例

1.障礙物檢測與識別

BEV+Transformer架構(gòu)可在復(fù)雜交通場景中識別各類障礙物，包括車輛、行人和道路設(shè)施等。通過自注意力機制，系統(tǒng)能夠在特征圖中捕捉到環(huán)境中關(guān)鍵物體的位置和運動方向，并對潛在的障礙物進行跟蹤檢測，有助于及時生成避障方案。

2.路徑預(yù)測與動態(tài)規(guī)劃

在路徑預(yù)測方面，BEV+Transformer架構(gòu)通過學(xué)習(xí)環(huán)境中各參與者的運動特征，預(yù)測車輛和行人等的行駛軌跡。這種全局化預(yù)測在車流密集的場景中尤為重要，能夠幫助自動駕駛系統(tǒng)提前分析其他交通參與者的行為趨勢，從而制定更安全、順暢的行駛路徑。

3.車道線識別與輔助駕駛

在高速公路或復(fù)雜路口，車輛需要**識別車道線以保持在車道內(nèi)行駛。傳統(tǒng)攝像頭的識別易受光線和視角影響，而BEV+Transformer結(jié)合了***的鳥瞰圖，確保了在惡劣條件下也能穩(wěn)定識別車道線，使車輛在變道或急轉(zhuǎn)彎時更安全。

BEV+Transformer的優(yōu)勢

1.全局視角與空間理解能力

BEV視角帶來了全局性的環(huán)境感知能力，能夠減少車輛周圍盲區(qū)。Transformer的自注意力機制則增強了系統(tǒng)的空間理解能力，在BEV特征圖中識別出場景內(nèi)物體的長距離關(guān)系，使得自動駕駛系統(tǒng)對復(fù)雜環(huán)境的認(rèn)知更**。

2.多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一融合

BEV+Transformer架構(gòu)能夠在統(tǒng)一的特征圖中處理多傳感器信息，提升了感知的精度。例如，圖像與點云數(shù)據(jù)經(jīng)過前期融合后，再經(jīng)由Transformer分析，**減少了因多傳感器不一致而產(chǎn)生的誤差，從而提升了模型的魯棒性。

3.有效的預(yù)測能力

Transformer在視覺任務(wù)中展現(xiàn)出的強大預(yù)測能力，使BEV+Transformer架構(gòu)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測其他車輛、行人的行為。尤其在動態(tài)交通場景中，Transformer結(jié)合BEV信息能提供精細(xì)的路徑預(yù)測，幫助自動駕駛系統(tǒng)提前識別潛在風(fēng)險。

BEV+Transformer的局限性與挑戰(zhàn)

1.計算資源需求與實時性挑戰(zhàn)

Transformer的自注意力機制對計算資源需求較大，尤其是在處理多傳感器融合數(shù)據(jù)時，可能會導(dǎo)致推理延遲問題。自動駕駛系統(tǒng)需要達到毫秒級響應(yīng)速度，這對計算資源提出了高要求。一些優(yōu)化技術(shù)（如分塊自注意力）可以減小負(fù)擔(dān)，但實現(xiàn)高效實時推理仍是挑戰(zhàn)。

2.傳感器精度和同步性依賴

BEV+Transformer的表現(xiàn)高度依賴傳感器的精度與同步性。在復(fù)雜環(huán)境中，天氣、遮擋、反射等因素可能導(dǎo)致傳感器獲取的信息出現(xiàn)偏差，從而影響B(tài)EV視角的準(zhǔn)確性。傳感器誤差會使Transformer的分析結(jié)果不可靠，影響系統(tǒng)的整體表現(xiàn)。

3.復(fù)雜交通場景的魯棒性

BEV+Transformer在高動態(tài)交通場景下（如城市密集路段）可能受到影響，因為這些場景包含大量動態(tài)物體及不確定因素。在應(yīng)對惡劣天氣、光線變化及不同國家的道路標(biāo)志差異時，BEV+Transformer的魯棒性仍需進一步驗證和優(yōu)化，以保證系統(tǒng)能適應(yīng)多樣化的場景。

結(jié)語

BEV+Transformer架構(gòu)為自動駕駛領(lǐng)域帶來了新的技術(shù)突破。通過結(jié)合鳥瞰視角的全局信息和Transformer的自注意力機制，該架構(gòu)提升了感知精度和決策支持能力。然而，要在實際道路場景中實現(xiàn)其廣泛應(yīng)用，還需克服計算資源、傳感器同步性等方面的挑戰(zhàn)。未來，隨著硬件技術(shù)的進步和算法優(yōu)化，BEV+Transformer有望成為自動駕駛系統(tǒng)的重要組成部分，為完全自動駕駛奠定堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。

-- END --