多任务自动驾驶系统
本篇文章给大家分享多任务自动驾驶系统，以及自动驾驶界面对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
智己的自动驾驶观:「重地图」和「重感知轻地图」我都要
通过庞大的感知训练数据和大量的拥堵场景训练样本，智己希望高速 NOA 能够实时感知空间，并且轻松应对拥堵路况，从而实现「更像人」的智能驾驶体验。 据智己统计的在拥堵场景的志愿评测数据，智己的不舒适体感次数为每26 分钟一次，头部玩家则是每 2 分钟一次，智己的高速 NOA 舒适度是头部玩家的 2 倍以上。
从结果来看，智己将在一段时间内选择“重地图”和 “重感知轻地图”的两条腿并行方式。 其中由于高速公路不像城市道路那样容易出现修路改道，因此智己会在国家允许发布高精地图的城市里，继续在高速路况上***用高精地图来做智能驾驶。
而与专业的自动驾驶研发企业进行合作研发自动驾驶，例如智己汽车与momenta、五菱汽车与大疆、问界与华为等等，类似这种智能驾驶研发模式，在时间和资金方面的投入相比自研来说成本更低，但是这并不意味着在实现能力上不及自研的产品。
无人驾驶到底是不是忽悠?
1、“无人驾驶都是扯淡，弄个虚头巴脑的东西，那都是忽悠，它就是一场皇帝的新装。” 三个月前，王传福一句话辐射到了整个自动驾驶行业，爆炸程度堪比多年前马斯克说的“激光雷达就像是人身上长了一堆阑尾”，加剧了人们对自动驾驶行业的悲观看法。
2、年3个多月前的2022年4月1日，在潍柴动力2021年度业绩发布会上，潍柴动力董事长兼CEO谭旭光还称“无人驾驶就是忽悠”。 谭旭光说，辅助驾驶是希望，特定环境可实现；自动驾驶“千万别听他们忽悠，L1还凑合，L2也马马虎虎，L3不可能。你们听我的话，我老谭从不说假话。
3、“无人驾驶都是扯淡，弄个虚头巴脑的东西，那都是忽悠，它就是一场皇帝的新装。”中国汽车销量榜冠军比亚迪的掌舵人王传福，在2023年业绩发布会后的投资者沟通会上是这样给无人驾驶定性的。他认为，目前看未来的主要方向还是高级辅助驾驶，需要驾驶员扶着方向盘，特殊路况的无人驾驶应用场景目前还很少。
4、“无人驾驶都是扯淡，弄个虚头巴脑的东西，那都是忽悠，它就是一场皇帝的新装。” 中国汽车销量榜冠军比亚迪的掌舵人王传福，在2023年业绩发布会后的投资者沟通会上是这样给无人驾驶定性的。他认为，目前看未来的主要方向还是高级辅助驾驶，需要驾驶员扶着方向盘，特殊路况的无人驾驶应用场景目前还很少。
BEV检测与分割双SOTA!HENet:多相机端到端多任务框架
多视角相机的三维感知对自动驾驶系统至关重要，涉及3D目标检测和鸟瞰图（BEV）语义分割等任务。传统方法利用大型图像编码器、高分辨率图像和长时序输入，提高了感知精度，但这些技术在训练和推理中往往不兼容，且端到端多任务框架的多任务优化易产生冲突。
一方面，以前的方法依赖于计算成本高昂的BEV（鸟瞰图）特征。另一方面，预测和规划的直接设计限制了模型性能。我们将以前的方法总结为BEV中心范式。
PivotNet以枢纽点列表的形式建模地图元素，具有几何鲁棒性和紧凑性。它由四个模块组成：相机特征提取器、BEV特征解码器、线感知点解码器和枢纽点预测器。通过这些模块，PivotNet能精确地捕捉地图元素的几何关系，同时通过点线掩码模块编码从属和几何关系，确保地图元素的准确表示。
为解决上述问题，自动驾驶领域提出了结合导航地图的视觉BEV（Birds Eye View）分割方法，BLOS-BEV（Beyond Line of Sight），在200米范围内实现感知任务。该方法通过导航地图的先验信息，增强感知范围和规划预见性，最终在nuScenes和Argoverse数据集上实现了SOTA表现。
SparseAD，作为nuScenes最新的最先进的端到端自动驾驶解决方案，通过稀疏查询的使用，实现了高效和多任务处理。传统端到端方法在子任务性能上与单任务方法仍有差距，且密集的BEV特征限制了扩展性和效率。
bevformer的架构中，关键设计包括grid-shape query、空间cross-attention以及时间self-attention。它通过自注意力机制融合时空特征，适用于3D检测和地图分割等多种任务。其整体流程是利用多帧相机特征，通过迭代更新query来捕捉时序信息，减少计算量。
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