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)？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(qiáng)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，顯著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的首次亮相是由特斯提出，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(jìn)，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(dá)和毫米波雷達(dá)。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（尤其是透視投影變換）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透視效果，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(jī)動車和建筑物，從而為安全行駛提供更全面的環(huán)境信息。

Transformer的基本概念與作用

1.Transformer模型的起源

Transformer模型最早由谷歌在2017年的“Attention is all you need”一文中提出，最初用于自然語言處理（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(jī)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(qiáng)，因此在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高效計算方面有顯著優(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(kuò)展

Transformer模型逐步被應(yīng)用于計算機(jī)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(jī)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(jī)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(yùn)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的核心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(jìn)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(dá)數(shù)據(jù)提取特征，并進(jìn)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(jī)制的全局關(guān)系分析

Transformer模型利用自注意力機(jī)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(yùn)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(jìn)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(jī)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(yùn)動方向，并對潛在的障礙物進(jìn)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(yùn)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，車輛需要精準(zhǔn)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)合了全方位的鳥瞰圖，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(jī)制則增強(qiáng)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)知更全面。

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，大大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(qiáng)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(jī)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(dá)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(jìn)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(jī)制，該架構(gòu)顯著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(jìn)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)。

審核編輯 黃宇