近日，廣汽探討院X lab團(tuán)隊(duì)在世界權(quán)威的nuScenes自動(dòng)駕馭測(cè)試競(jìng)賽中，依托自助研發(fā)的XTracker方法在動(dòng)態(tài)多指標(biāo)跟進(jìn)MOT(Multi-Object Tracking)范疇得到純視線榜單全世界第一名，并將要害目標(biāo)AMOTA(多指標(biāo)跟進(jìn)平均明確度)從之前39.8%大幅提高到43.0%。

nuScenes數(shù)據(jù)集是世界公認(rèn)的權(quán)威自動(dòng)駕馭公布數(shù)據(jù)集之一，數(shù)據(jù)采集自美國(guó)波士頓和新添坡的實(shí)質(zhì)自動(dòng)駕馭情景，是第一種提供360度的全傳感器掩蓋，同一時(shí)間包括攝像頭、激光雷達(dá)和mm波雷達(dá)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，是獨(dú)一提供雷達(dá)數(shù)據(jù)標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，掩蓋多個(gè)氣候要求及多個(gè)公路情景，數(shù)據(jù)集總共包涵了1000個(gè)情景、140萬(wàn)幀圖像、39萬(wàn)幀激光雷達(dá)點(diǎn)云、23個(gè)物體類型、140萬(wàn)個(gè)三維標(biāo)注框。

動(dòng)態(tài)多指標(biāo)跟進(jìn)MOT是對(duì)感知數(shù)據(jù)中檢驗(yàn)出的若干動(dòng)態(tài)指標(biāo)重建活動(dòng)軌跡，以保證隨著時(shí)間推搬動(dòng)態(tài)指標(biāo)軌跡ID不變，是自動(dòng)駕馭中指標(biāo)意圖與軌跡預(yù)測(cè)、決策規(guī)劃等下游任務(wù)的要緊依賴項(xiàng)，在自動(dòng)駕馭駕車中跟車、變道等情景中起到要害效用。

近年來(lái)，隨著自動(dòng)駕馭的火熱，數(shù)據(jù)、算法、算力成為公司之中的競(jìng)爭(zhēng)要塞，一方面參加純視線3D指標(biāo)跟進(jìn)的團(tuán)隊(duì)技藝實(shí)力均處于全球領(lǐng)先進(jìn)步水準(zhǔn)，競(jìng)爭(zhēng)非常劇烈，不但涵蓋了理想車子、地平線、DeepMotion、Aurora等業(yè)界知名公司，還迷惑了麻省理工學(xué)院、卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)、清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、華中科技大學(xué)等國(guó)家內(nèi)部外要點(diǎn)高校；另一方面，純視線多指標(biāo)跟進(jìn)須要料理不同光線、視覺(jué)遮擋、圖像模糊等要害難題。日前業(yè)內(nèi)尚未有老練的技藝可參照，辯別跟進(jìn)速度慢、指標(biāo)活動(dòng)模糊、明確率低等難題成為產(chǎn)業(yè)一同難點(diǎn)。

廣汽探討院X lab團(tuán)隊(duì)提議了XTracker方法，全體上有三大技藝突破：

一是在自動(dòng)駕馭產(chǎn)業(yè)內(nèi)初次將跟進(jìn)的多視角數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)Transformer同一轉(zhuǎn)換到BEV(Bird's Eye View, 鳥瞰圖)特征體積下，從Decoder輸出聚合后的BEV表征。

二是首個(gè)在BEV體積下的端到端跟進(jìn)方法——XTracker，解決了慣例的跟進(jìn)方案最重要的采納活動(dòng)建�；蝾愃菩越�模，導(dǎo)致檢驗(yàn)和跟進(jìn)之中存留消息流斷點(diǎn)，XTracker采納端到端的同一建模形式，使檢驗(yàn)和跟進(jìn)能夠一同訓(xùn)練，構(gòu)造容易、高效。

三是聯(lián)合自車活動(dòng)和多幀延續(xù)浮動(dòng)的方法，更好地達(dá)成時(shí)序特征的對(duì)齊，提升BEV表征體積下活動(dòng)預(yù)測(cè)的魯棒性*。

日前自動(dòng)駕馭最重要的分為兩條探尋路徑，一條所以攝像頭為主的視線感知路線，另一條所以激光雷達(dá)為主的多傳感器合一路線。在自動(dòng)駕馭視線感知技藝大范圍利用進(jìn)程中，尤其是在車子對(duì)四周活動(dòng)物體的感知跟進(jìn)范疇，動(dòng)態(tài)多指標(biāo)跟進(jìn)MOT是技藝請(qǐng)求極高的根基性感知技藝任務(wù)，該技藝作為自動(dòng)駕馭感知部分的必備步驟，將干脆作用到自動(dòng)駕馭體系魯棒性和使用者體會(huì)感。廣汽探討院X lab團(tuán)隊(duì)深耕自動(dòng)駕馭視線范疇，推行多指標(biāo)跟進(jìn)技藝在自動(dòng)駕馭落地情景中的利用，助力廣汽智能化進(jìn)級(jí)。