自動駕駛系統(tǒng)在實際應(yīng)用中需要面對各種復(fù)雜的場景，尤其是Corner Case（極端情況）對自動駕駛的感知和決策能力提出了更高的要求。Corner Case指的是在實際駕駛中可能出現(xiàn)的極端或罕見情況，如交通事故、惡劣天氣條件或復(fù)雜的道路狀況。BEV技術(shù)通過提供全局視角來增強(qiáng)自動駕駛系統(tǒng)的感知能力，從而有望在處理這些極端情況時提供更好的支持。本文將探討B(tài)EV（Bird‘s Eye View，俯視視角）技術(shù)如何幫助自動駕駛系統(tǒng)應(yīng)對Corner Case，提高系統(tǒng)的可靠性和安全性。

Transformer 作為你一種基于自注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型，最早應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)。其核心思想是通過自注意力機(jī)制捕捉輸入序列中的長距離依賴關(guān)系，從而提高模型在處理序列數(shù)據(jù)上的能力。

將以上兩者進(jìn)行有效結(jié)合也是在自動駕駛策略中相當(dāng)吃香的一門新興技術(shù)。

BEV的技術(shù)優(yōu)勢分析

BEV是一種將三維環(huán)境信息投影到二維平面的方法，以俯視視角展示環(huán)境中的物體和地形。在自動駕駛領(lǐng)域，BEV 可以幫助系統(tǒng)更好地理解周圍環(huán)境，提高感知和決策的準(zhǔn)確性。在環(huán)境感知階段，BEV 可以將激光雷達(dá)、雷達(dá)和相機(jī)等多模態(tài)數(shù)據(jù)融合在同一平面上。這種方法可以消除數(shù)據(jù)之間的遮擋和重疊問題，提高物體檢測和跟蹤的精度。同時，BEV 可以為后續(xù)的預(yù)測和決策階段提供清晰的環(huán)境表示，有利于提高系統(tǒng)的整體性能。

1、Lidar與BEV技術(shù)的比較：

首先，BEV技術(shù)能提供全局視角的環(huán)境感知，有助于提高自動駕駛系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的表現(xiàn)。然而，激光雷達(dá)在距離和空間信息方面具有更高的精度。

其次，BEV技術(shù)通過攝像頭捕捉圖像，可以獲取顏色和紋理信息，而激光雷達(dá)在這方面的性能較弱。

此外，BEV技術(shù)的成本相對較低，適用于大規(guī)模商業(yè)化部署。

2、BEV技術(shù)與傳統(tǒng)單視角攝像頭的比較

傳統(tǒng)單視角攝像頭是一種常用的車輛感知設(shè)備，可以捕捉車輛周圍的環(huán)境信息。然而，單視角攝像頭在視野和信息獲取方面存在一定局限性。BEV技術(shù)整合多個攝像頭的圖像，提供全局視角，可以更全面地了解車輛周圍的環(huán)境。

BEV技術(shù)在復(fù)雜場景和惡劣天氣條件下，相對于單視角攝像頭具有更好的環(huán)境感知能力，因為BEV能夠融合來自不同角度的圖像信息，從而提高系統(tǒng)對環(huán)境的感知。

BEV技術(shù)可以幫助自動駕駛系統(tǒng)更好地處理Corner Case，如復(fù)雜道路狀況、狹窄或遮擋的道路等，而單視角攝像頭在這些情況下可能表現(xiàn)不佳。

當(dāng)然在成本和資源占用情況方面，由于BEV需要進(jìn)行各個視角下的圖像感知，重建和拼接，因此是比較耗費(fèi)算力和存儲資源的。雖然BEV技術(shù)需要部署多個攝像頭，但總體成本仍低于激光雷達(dá)，且相對于單視角攝像頭在性能上有明顯提升。

綜上所述，BEV技術(shù)在自動駕駛領(lǐng)域與其他感知技術(shù)相比具有一定優(yōu)勢。尤其是在處理Corner Case方面，BEV技術(shù)可以提供全局視角的環(huán)境感知，有助于提高自動駕駛系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的表現(xiàn)。然而，為了充分發(fā)揮BEV技術(shù)的優(yōu)勢，仍需要進(jìn)一步研究和開發(fā)，以提高圖像處理能力、傳感器融合技術(shù)以及異常行為預(yù)測等方面的性能。同時，結(jié)合其他感知技術(shù)（如激光雷達(dá)）以及深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以進(jìn)一步提升自動駕駛系統(tǒng)在各種場景下的穩(wěn)定性和安全性。

基于 Transformer 和 BEV 的自動駕駛系統(tǒng)

與此同時，Bird’s Eye View （BEV） 作為一種有效的環(huán)境感知方法，在自動駕駛系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。結(jié)合 Transformer 和 BEV 的優(yōu)勢，我們可以構(gòu)建一個端到端的自動駕駛系統(tǒng)，實現(xiàn)高精度的感知、預(yù)測和決策。本文也將同時探討 Transformer 和 BEV 在自動駕駛領(lǐng)域如何進(jìn)行有效結(jié)合和應(yīng)用，以提高系統(tǒng)性能。

具體步驟如下：

1、數(shù)據(jù)預(yù)處理：

將激光雷達(dá)、雷達(dá)和相機(jī)等多模態(tài)數(shù)據(jù)融合為 BEV 格式，并進(jìn)行必要的預(yù)處理操作，如數(shù)據(jù)增強(qiáng)、歸一化等。

首先，我們需要將激光雷達(dá)、雷達(dá)和相機(jī)等多模態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 BEV 格式。對于激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，我們可以將三維點(diǎn)云投影到一個二維平面上，然后對該平面進(jìn)行柵格化，以生成一個高度圖；對于雷達(dá)數(shù)據(jù)，我們可以將距離、角度信息轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo)，然后在 BEV 平面上進(jìn)行柵格化；對于相機(jī)數(shù)據(jù)，我們可以將圖像數(shù)據(jù)投影到 BEV 平面上，生成一個顏色或強(qiáng)度圖。

2、感知模塊：

在自動駕駛的感知階段，Transformer 模型可以用于提取多模態(tài)數(shù)據(jù)中的特征，如激光雷達(dá)點(diǎn)云、圖像、雷達(dá)數(shù)據(jù)等。通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行端到端的訓(xùn)練，Transformer 能夠自動學(xué)習(xí)到這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和相互關(guān)系，從而有效地識別和定位環(huán)境中的障礙物。

利用 Transformer 模型對 BEV 數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，實現(xiàn)障礙物的檢測和定位。

將這些 BEV 格式的數(shù)據(jù)疊加在一起，形成一個多通道的 BEV 圖像。設(shè)激光雷達(dá)的 BEV 高度圖為 H（x， y），雷達(dá)的 BEV 距離圖為 R（x， y），相機(jī)的 BEV 強(qiáng)度圖為 I（x， y），則多通道的 BEV 圖像可以表示為：

B（x， y） = ［H（x， y）， R（x， y）， I（x， y）］

其中 B（x， y） 表示多通道 BEV 圖像在坐標(biāo) （x， y） 處的像素值，［］ 表示通道疊加。

3、預(yù)測模塊：

基于感知模塊的輸出，使用 Transformer 模型預(yù)測其他交通參與者的未來行為和軌跡。通過學(xué)習(xí)歷史軌跡數(shù)據(jù)，Transformer 能夠捕捉到交通參與者的運(yùn)動模式和相互影響，從而為自動駕駛系統(tǒng)提供更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。

具體的講，我們首先使用 Transformer 對多通道 BEV 圖像進(jìn)行特征提取。設(shè)輸入 BEV 圖像為 B（x， y），我們可以通過多層自注意力機(jī)制和位置編碼來提取特征 F（x， y）：

F（x， y） = Transformer（B（x， y））

其中 F（x， y） 表示特征圖，在坐標(biāo) （x， y） 處的特征值。

然后，我們利用提取到的特征 F（x， y） 預(yù)測其他交通參與者的行為和軌跡?？梢圆捎?Transformer 的解碼器來生成預(yù)測結(jié)果，如下所示：

P（t） = Decoder（F（x， y）， t）

其中 P（t） 表示在時間 t 處的預(yù)測結(jié)果，Decoder 表示 Transformer 解碼器。

通過以上步驟，我們可以實現(xiàn)基于 Transformer 和 BEV 的數(shù)據(jù)融合與預(yù)測。具體的 Transformer 結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置可以根據(jù)實際應(yīng)用場景進(jìn)行調(diào)整，以達(dá)到最佳性能。

4、決策模塊：

根據(jù)預(yù)測模塊的結(jié)果，結(jié)合交通規(guī)則和車輛動力學(xué)模型，采用 Transformer 模型生成合適的駕駛策略。

通過將環(huán)境信息、交通規(guī)則和車輛動力學(xué)模型整合到模型中，Transformer 能夠?qū)W習(xí)到高效且安全的駕駛策略。如路徑規(guī)劃、速度規(guī)劃等。此外，利用 Transformer 的多頭自注意力機(jī)制，可以有效地平衡不同信息源之間的權(quán)重，從而在復(fù)雜環(huán)境中做出更為合理的決策。

以下是采用該方法的具體步驟：

1、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：

首先，需要收集大量的駕駛數(shù)據(jù)，包括車輛狀態(tài)信息（如速度、加速度、方向盤角度等）、路況信息（如道路類型、交通標(biāo)志、車道線等）、周圍環(huán)境信息（如其他車輛、行人、自行車等）以及駕駛員采取的操作。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和特征提取。

2、數(shù)據(jù)編碼與序列化：

將收集到的數(shù)據(jù)編碼成適合 Transformer 模型輸入的形式。這通常包括將連續(xù)的數(shù)值數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化，并將離散化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成向量形式。同時，需要將數(shù)據(jù)序列化，以便 Transformer 模型能夠處理時序信息。

2.1、Transformer 編碼器

Transformer 編碼器由多層相同的子層組成，每個子層包含兩個部分：多頭自注意力（Multi-Head Attention）和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-Forward Neural Network）。

多頭自注意力：首先將輸入序列分為 h 個不同的頭，分別計算每個頭的自注意力，然后將這些頭的輸出拼接在一起。這樣可以捕捉輸入序列中不同尺度的依賴關(guān)系。

多頭自注意力的計算公式為：

MHA（X） = Concat（head_1， head_2， 。..， head_h） * W_O

其中 MHA（X） 表示多頭自注意力的輸出，head_i 表示第 i 個頭的輸出，W_O 是輸出權(quán)重矩陣。

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：接下來，將多頭自注意力的輸出傳遞給前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包含兩層全連接層和一個激活函數(shù)（如 ReLU）。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算公式為：

FFN（x） = max（0， xW_1 + b_1） * W_2 + b_2

其中 FFN（x） 表示前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，W_1 和 W_2 是權(quán)重矩陣，b_1 和 b_2 是偏置向量，max（0， x） 表示 ReLU 激活函數(shù)。

此外，編碼器中的每個子層都包含殘差連接和層歸一化（Layer Normalization），這有助于提高模型的訓(xùn)練穩(wěn)定性和收斂速度。

2.2、Transformer 解碼器

與編碼器類似，Transformer 解碼器也由多層相同的子層組成，每個子層包含三個部分：多頭自注意力、編碼器-解碼器注意力（Encoder-Decoder Attention）和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

多頭自注意力：與編碼器中的多頭自注意力相同，用于計算解碼器輸入序列中各個元素之間的關(guān)聯(lián)程度。

編碼器-解碼器注意力：用于計算解碼器輸入序列與編碼器輸出序列之間的關(guān)聯(lián)程度。其計算方法與自注意力類似，只是查詢向量來自解碼器輸入序列，而鍵向量和值向量來自編碼器輸出序列。

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：與編碼器中的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相同。解碼器中的每個子層同樣包含殘差連接和層歸一化。通過多層編碼器和解碼器的堆疊，Transformer 能夠處理具有復(fù)雜依賴關(guān)系的序列數(shù)據(jù)。

3、構(gòu)建 Transformer 模型：

構(gòu)建一個適用于自動駕駛場景的 Transformer 模型，包括設(shè)置合適的層數(shù)、頭數(shù)和隱藏層大小。此外，還需要根據(jù)任務(wù)需求對模型進(jìn)行微調(diào)，如使用駕駛策略生成任務(wù)的損失函數(shù)。

首先將特征向量通過MLP得到低維向量，傳遞到由GRU實現(xiàn)的自動回歸路徑點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，并用其初始化GRU的隱狀態(tài)。此外當(dāng)前位置和目標(biāo)位置也被輸入，使網(wǎng)絡(luò)關(guān)注隱狀態(tài)的相關(guān)上下文。

使用單層GRU，用線性層從隱狀態(tài)預(yù)測路徑點(diǎn)偏移量，得到預(yù)測路徑點(diǎn)。GRU的輸入是原點(diǎn)。

控制器根據(jù)預(yù)測路徑點(diǎn)，使用兩個PID控制器分別進(jìn)行橫向和縱向控制，獲得轉(zhuǎn)向、剎車和油門值。將連續(xù)幀路徑點(diǎn)向量進(jìn)行加權(quán)平均，則縱向控制器的輸入為其模長，橫向控制器的輸入為其朝向。

計算當(dāng)前幀自車坐標(biāo)系下的專家軌跡路徑點(diǎn)和預(yù)測軌跡路徑點(diǎn)的L1損失，即

4、訓(xùn)練與驗證：

使用收集到的數(shù)據(jù)集對 Transformer 模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，需要對模型進(jìn)行驗證以檢查其泛化能力?？梢詫?shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，以便對模型進(jìn)行評估。

5、駕駛策略生成：

在實際應(yīng)用中，根據(jù)當(dāng)前車輛狀態(tài)、路況信息和周圍環(huán)境信息輸入預(yù)訓(xùn)練的 Transformer 模型。模型將根據(jù)這些輸入生成駕駛策略，如加速、減速、轉(zhuǎn)向等。

6、駕駛策略執(zhí)行與優(yōu)化：

將生成的駕駛策略傳遞給自動駕駛系統(tǒng)，以控制車輛。同時，收集實際執(zhí)行過程中的數(shù)據(jù)，用于模型的進(jìn)一步優(yōu)化和迭代。

通過以上步驟，可以采用基于 Transformer 模型的方法在自動駕駛決策階段生成合適的駕駛策略。需要注意的是，由于自動駕駛領(lǐng)域的安全性要求較高，實際部署時需確保模型在各種場景下的性能和安全性。

Transformer+BEV技術(shù)解決Corner Case的實例

在本部分中，我們將詳細(xì)介紹三個BEV技術(shù)解決Corner Case的實例，分別涉及復(fù)雜道路狀況、惡劣天氣條件和預(yù)測異常行為。如下圖分別表示了自動駕駛中的一些Cornercase場景。采用Transformer+BEV的技術(shù)可以有效的識別及應(yīng)對大部分當(dāng)前所能識別出的邊緣場景。

1、處理復(fù)雜道路狀況

在復(fù)雜道路狀況下，如交通擁堵、復(fù)雜的路口或者不規(guī)則的路面，Transformer+BEV技術(shù)可以提供更全面的環(huán)境感知。通過整合車輛周圍多個攝像頭的圖像，BEV生成一個連續(xù)的俯視視角，使得自動駕駛系統(tǒng)能夠清晰地識別車道線、障礙物、行人和其他交通參與者。例如，在一個復(fù)雜的路口，BEV技術(shù)能幫助自動駕駛系統(tǒng)準(zhǔn)確識別各個交通參與者的位置和行駛方向，從而為路徑規(guī)劃和決策提供可靠依據(jù)。

2、應(yīng)對惡劣天氣條件

在惡劣天氣條件下，如雨、雪、霧等，傳統(tǒng)的攝像頭和激光雷達(dá)可能會受到影響，降低自動駕駛系統(tǒng)的感知能力。Transformer+BEV技術(shù)在這些情況下仍具有一定優(yōu)勢，因為它可以融合來自不同角度的圖像信息，從而提高系統(tǒng)對環(huán)境的感知。為了進(jìn)一步增強(qiáng)Transformer+BEV技術(shù)在惡劣天氣條件下的性能，可以考慮采用紅外攝像頭或者熱成像攝像頭等輔助設(shè)備，以補(bǔ)充可見光攝像頭在這些情況下的不足。

3、預(yù)測異常行為

在實際道路環(huán)境中，行人、騎行者和其他交通參與者可能會出現(xiàn)異常行為，如突然穿越馬路、違反交通規(guī)則等。BEV技術(shù)可以幫助自動駕駛系統(tǒng)更好地預(yù)測這些異常行為。借助全局視角，BEV可以提供完整的環(huán)境信息，使得自動駕駛系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地跟蹤和預(yù)測行人和其他交通參與者的動態(tài)。此外，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，Transformer+BEV技術(shù)可以進(jìn)一步提高對異常行為的預(yù)測準(zhǔn)確性，從而使自動駕駛系統(tǒng)在復(fù)雜場景中做出更為合理的決策。

4、狹窄或遮擋的道路

在狹窄或遮擋的道路環(huán)境中，傳統(tǒng)的攝像頭和激光雷達(dá)可能難以獲取足夠的信息來進(jìn)行有效的環(huán)境感知。然而，Transformer+BEV技術(shù)可以在這些情況下發(fā)揮作用，因為它可以整合多個攝像頭捕獲的圖像，生成一個更全面的視圖。這使得自動駕駛系統(tǒng)能夠更好地了解車輛周圍的環(huán)境，識別狹窄通道中的障礙物，從而安全地通過這些場景。

5、并車和交通合流

在高速公路等場景中，自動駕駛系統(tǒng)需要應(yīng)對并車和交通合流等復(fù)雜任務(wù)。這些任務(wù)對自動駕駛系統(tǒng)的感知能力提出了較高要求，因為系統(tǒng)需要實時評估周圍車輛的位置和速度，以確保安全地進(jìn)行并車和交通合流。借助Transformer+BEV技術(shù)，自動駕駛系統(tǒng)可以獲得一個全局視角，清晰地了解車輛周圍的交通狀況。這將有助于自動駕駛系統(tǒng)制定合適的并車策略，確保車輛安全地融入交通流。

6、緊急情況應(yīng)對

在緊急情況下，如交通事故、道路封閉或突發(fā)事件，自動駕駛系統(tǒng)需要快速做出決策以確保行駛安全。在這些情況下，Transformer+BEV技術(shù)可以為自動駕駛系統(tǒng)提供實時、全面的環(huán)境感知，幫助系統(tǒng)迅速評估當(dāng)前的道路狀況。結(jié)合實時數(shù)據(jù)和先進(jìn)的路徑規(guī)劃算法，自動駕駛系統(tǒng)可以制定合適的應(yīng)急策略，避免潛在的風(fēng)險。

通過這些實例，我們可以看到Transformer+BEV技術(shù)在應(yīng)對Corner Case時具有很大的潛力。然而，為了充分發(fā)揮Transformer+BEV技術(shù)的優(yōu)勢，仍需要進(jìn)一步研究和開發(fā)，以提高圖像處理能力、傳感器融合技術(shù)以及異常行為預(yù)測等方面的性能。

結(jié)論

本文總結(jié)了Transformer和BEV技術(shù)在自動駕駛中的原理和應(yīng)用，特別是如何解決Corner Case問題。通過提供全局視角和準(zhǔn)確的環(huán)境感知，Transformer+BEV技術(shù)有望提高自動駕駛系統(tǒng)在面對極端情況時的可靠性和安全性。然而，當(dāng)前的技術(shù)仍存在一定的局限性，例如在惡劣天氣條件下的性能下降。未來的研究應(yīng)繼續(xù)關(guān)注BEV技術(shù)的改進(jìn)和與其他感知技術(shù)的融合，以實現(xiàn)更高水平的自動駕駛安全性。