有人知道SR识别中,车子两边锥桶,前方白色的一团是什么吗?没错,他就是通过OCC技术识别到的高速路口的路沿牙子。 你可能会问,什么是OCC? 在自动驾驶领域,OCC占用网络(Occupancy Network)是一种基于深度学习的三维重建方法,它以多视角相机为核心,生成Bird's Eye View(BEV,鸟瞰图)特征,并通过级联结构和时间体素解码器重建,生成3D占用特征。OCC技术通过产生3D体素,并与3D重建体素(通常由NeRF离线训练得到)进行比较,实现感知识别。这种技术能够精确地识别和定位道路上的各种障碍物,为驾驶者提供精准的驾驶辅助信息。 OCC技术的主要特点包括: 高精度:能够对障碍物进行3D精细刻画,模型精度可达厘米级。 高速度识别精度:对于运动障碍物的速度识别精度能达到0.1米/秒误差范围,提升了车辆对动态环境的适应能力。 多模态融合:可以实现摄像头数据和其他传感器数据(如毫米波雷达或激光雷达)的融合,提取道路环境中的各种特征,实现更全面的环境感知。 实时性与鲁棒性:基于Transformer架构和多模态融合技术,OCC感知模型具有强大的实时性和鲁棒性,能够应对复杂道路环境和各种天气条件。 OCC技术的应用场景包括城市道路、高速公路以及复杂环境,如雨雪天气、隧道、夜间等,确保车辆的安全行驶。此外,OCC技术与激光雷达相比,依赖的摄像头成本更低,易于安装和维护,同时摄像头可以实现更高的分辨率和更广的视野,对于特殊路况的处理也更加准确。因此,OCC占用网络在自动驾驶领域中扮演着重要的角色,尤其在“纯视觉”自动驾驶方案中占据核心地位。 如果你看不懂专业术语,你可以看最简单的理解。 OCC的作用:OCC能够把周围的环境,比如车辆、行人、自行车等障碍物,都转换成一个个小方块。这些小方块代表了障碍物在空间中的位置和大小。 OCC不需要认识这是一个什么东西,它只需要把感知到的东西转化成方块格子,它关心这些方块在哪里,以及它们的大小。这就像是你在玩电子游戏时,屏幕上的敌人不需要你知道他们是谁,你只需要知道他们的位置,然后决定如何避开他们。 自动驾驶车辆使用OCC技术,就像是有一个内置的导航系统。这个系统会告诉车辆,哪些地方有障碍物,然后车辆就会自动规划出一条避开这些障碍物的路线,就像是在玩迷宫游戏,你需要绕过障碍物,找到出口。 OCC技术能够实时更新这些小方块的位置,因为障碍物是会移动的。比如,前面的车突然变道了,OCC就会立刻更新这个车的方块位置,自动驾驶车辆就会根据这个新信息来调整行驶路线。 总结:要教会智驾系统这是一只猫还是一只狗,还是一头大象太难,智驾系统不需要知万物,因为这样太占内存,通过OCC占用网络技术只需要能够对物体变成方块,一切都会变得简单,今天分享就到这里。
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不过我得说现在的鹏子远端感知还是有些问题,尤其是视觉OCC状态下,他的长时记忆不够好,体现在障碍物不够大的前提下,他不会在较远的位置进行减速, 视觉被异动物体遮挡后,即使之前识别过也需要靠近才能“看”清楚,然后再进行规划,车速变化了体感就会变差

这个和感知距离有关系,目前XNET的感知距离官方披露是1.5个足球场,而目前窝棚的OCC识别精度官方口径是行业的2倍,2K分辨率的精度,我实测下来大概是20cm左右,小于20cm的物品目测无法识别

回复 佩奇家鹏友Jack嗯,除了精度, 目前 还看不出来 ,运动过程中遮挡复现的逻辑

百度一下,你就知道

这技术太复杂了,其实就是一种视觉识别算法。

太专业了 我的杰克~

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