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    廣汽自動駕駛技術創新突破,關鍵指標大幅提升

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    時間:1900/1/1 0:00:00

    近日,廣汽研究院X lab團隊在國際權威的nuScenes自動駕駛測試大賽中,憑借自主研發的XTracker方法,獲得了動態多目標跟蹤(MOT)領域的純視覺榜單第一名,將關鍵指標AMOTA(平均精度MOT(多目標跟蹤)從39.8%大幅提升至43.0%。

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    NuScenes數據集是國際公認的自動駕駛權威公開數據集之一。數據采集自美國波士頓和新加坡的實際自動駕駛場景。這是第一個提供360度全傳感器覆蓋的數據集,包括相機、激光雷達和毫米波雷達數據。它是唯一提供雷達數據注釋的數據集,涵蓋了各種氣候條件和道路場景。數據集包括1000個場景、140萬幅圖像、39萬個激光雷達點云和23個物體。動態多目標跟蹤(MOT)是對感知數據中檢測到的多個動態目標的軌跡進行重構,以保證動態目標的軌跡ID不會隨時間變化。它是自動駕駛中目標意圖和軌跡預測、決策規劃等下游任務的重要依賴,對自動駕駛中的跟車和變道起著關鍵作用。近年來,隨著自動駕駛的發展,數據、算法和計算能力成為企業間競爭的堡壘。一方面,參與純視覺3D目標跟蹤的團隊技術實力處于世界先進水平,競爭激烈,不僅涵蓋了李、地平線、DeepMotion、極光等業內知名企業,還吸引了麻省理工學院、卡耐基梅隆大學、清華大學、復旦大學、華中科技大學等國內外重點高校。另一方面,純視覺多目標跟蹤需要處理不同光線、視線遮擋、圖像模糊等關鍵問題。目前業內沒有成熟的技術可以參考,跟蹤速度慢、目標運動模糊、精度低等問題成為業內普遍存在的難點。

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    廣汽研究院x實驗室團隊提出了XTracker方法,整體上有三大技術突破:一是在自動駕駛行業首次將跟蹤的多視角數據通過Transformer轉換到BEV(鳥瞰圖)特征空間,從解碼器輸出聚合的BEV表示。二是BEV空間中第一個端到端的跟蹤方法——XTracker,解決了傳統跟蹤方案主要采用運動建模或相似性建模,導致檢測和跟蹤之間存在信息流斷點的問題。XTracker采用端到端的統一建模方法,使得檢測和跟蹤可以一起訓練,結構簡單,效率高。第三,結合自車運動和多幀連續變化的方法,可以更好地完成時間序列特征的對齊,提高BEV表示空間中運動預測的魯棒性。目前自動駕駛主要分為兩條探索路徑,一條是基于攝像頭的視覺感知路線,另一條是基于激光雷達的多傳感器融合路線。在自動駕駛視覺感知技術的大規模應用過程中,特別是在汽車感知和周圍運動物體跟蹤領域,動態多目標跟蹤MOT是一項技術要求較高的基礎感知技術任務。作為自動駕駛感知必不可少的一部分,這項技術將直接影響自動駕駛系統的魯棒性和用戶體驗感。廣汽研究院X實驗室團隊一直深耕自動駕駛視覺領域,推動多目標跟蹤技術在自動駕駛落地場景的應用,助力廣汽智能化升級。近日,廣汽研究院X lab團隊在國際權威的nuScenes自動駕駛測試大賽中,憑借自主研發的XTracker方法,獲得了動態多目標跟蹤(MOT)領域的純視覺榜單第一名,將關鍵指標AMOTA(平均精度MOT(多目標跟蹤)從39.8%大幅提升至43.0%。

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    NuScenes數據集是國際公認的自動駕駛權威公開數據集之一。數據采集自美國波士頓和新加坡的實際自動駕駛場景。這是第一個提供360度全傳感器覆蓋的數據集,包括相機、激光雷達和毫米波雷達數據。它是唯一提供雷達數據注釋的數據集,涵蓋了各種氣候條件和道路場景。數據集包括1000個場景、140萬幅圖像、39萬個激光雷達點云和23個物體。動態多目標跟蹤(MOT)是對感知數據中檢測到的多個動態目標的軌跡進行重構,以保證動態目標的軌跡ID不會隨時間變化。它是自動駕駛中目標意圖和軌跡預測、決策規劃等下游任務的重要依賴,對自動駕駛中的跟車和變道起著關鍵作用。近年來,隨著自動駕駛的發展,數據、算法和計算能力成為企業間競爭的堡壘。一方面,參與純視覺3D目標跟蹤的團隊技術實力處于世界先進水平,競爭激烈,不僅涵蓋了李、地平線、DeepMotion、極光等業內知名企業,還吸引了麻省理工學院、卡耐基梅隆大學、清華大學、復旦大學、華中科技大學等國內外重點高校。另一方面,純視覺多目標跟蹤需要處理不同光線、視線遮擋、圖像模糊等關鍵問題。目前業內沒有成熟的技術可以參考,跟蹤速度慢、目標運動模糊、精度低等問題成為業內普遍存在的難點。

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    廣汽研究院x實驗室團隊提出了XTracker方法,整體上有三大技術突破:一是在自動駕駛行業首次將跟蹤的多視角數據通過Transformer轉換到BEV(鳥瞰圖)特征空間,從解碼器輸出聚合的BEV表示。二是BEV空間中第一個端到端的跟蹤方法——XTracker,解決了傳統跟蹤方案主要采用運動建模或相似性建模,導致檢測和跟蹤之間存在信息流斷點的問題。XTracker采用端到端的統一建模方法,使得檢測和跟蹤可以一起訓練,結構簡單,效率高。第三,結合自車運動和多幀連續變化的方法,可以更好地完成時間序列特征的對齊,提高BEV表示空間中運動預測的魯棒性。目前自動駕駛主要分為兩條探索路徑,一條是基于攝像頭的視覺感知路線,另一條是基于激光雷達的多傳感器融合路線。在自動駕駛視覺感知技術的大規模應用過程中,特別是在汽車感知和周圍運動物體跟蹤領域,動態多目標跟蹤MOT是一項技術要求較高的基礎感知技術任務。作為自動駕駛感知必不可少的一部分,這項技術將直接影響自動駕駛系統的魯棒性和用戶體驗感。廣汽研究院X實驗室團隊一直深耕自動駕駛視覺領域,推動多目標跟蹤技術在自動駕駛落地場景的應用,助力廣汽智能化升級。

    標簽:理想汽車

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