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上汽AI LAB視覺團隊自動駕駛檢測跟蹤算法，斬獲全球第一！
9月7日，上汽AI LAB視覺團隊自動駕駛檢測跟蹤算法在國際榜單nuScenes上斬獲全球第一，將跟蹤算法關鍵指標AMOTA（Average Multiple Object Tracking Accuracy）在現(xiàn)有最高記錄上提升3個百分點。此前，團隊已憑借純視覺BEV目標檢測算法的全新突破在nuScenes上奪得全球第三的成績，實現(xiàn)感知數(shù)據(jù)從后融合至前融合模型的跨越式提升，并驗證了優(yōu)異的算法表現(xiàn)。
上汽AI LAB檢測跟蹤算法在國際榜單nuScenes上位列全球第一（Camera only without map data or external data)
多目標跟蹤（Multiple Object Tracking）是自動駕駛領域感知技術中的重要一環(huán)。首先需要通過傳感器檢測自車周圍目標，并為其賦予唯一ID，在追蹤過程中，算法必須實現(xiàn)運動中目標物ID不能發(fā)生跳變，由此得到目標物當前與歷史運動狀態(tài)，預估之后的可能位置。目標跟蹤為下游的融合與規(guī)劃控制提供了重要的運動狀態(tài)數(shù)據(jù)，自動駕駛過程中的決策，例如避讓、變道，便需要基于以上數(shù)據(jù)。
算法作為智駕核心所在，技術能力與技術表現(xiàn)成為自動駕駛企業(yè)關注的熱點，在nuScenes榜單上，目標檢測（Detection）、目標跟蹤（Tracking）等熱門賽道競爭激烈，不斷發(fā)生突破創(chuàng)新。眾多企業(yè)與高校學術團隊投入技術研發(fā)與提升，其中包括了廣汽集團、DeepMotion、地平線、理想汽車等企業(yè)團隊，以及清華大學、華中科技大學等高校。
nuScenes數(shù)據(jù)集
nuScenes是一個全球公認的用于自動駕駛的權威大規(guī)模數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集由Motional（前身為nuTonomy）團隊開發(fā)，在波士頓和新加坡收集了1000個駕駛場景。nuScenes于2019年發(fā)布的完整數(shù)據(jù)集包括大約140萬個相機圖像、39萬個激光雷達掃描、140萬個雷達掃描和4萬個關鍵幀中的140萬個對象邊界框。同時，它是第一個提供來自自動駕駛汽車的整個傳感器套件（6個攝像頭、1個激光雷達、5個雷達、GPS、IMU）的數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
上汽AI LAB跟蹤算法DAMEN-T是自主研發(fā)的BEV目標檢測方法 DAMEN（Depth-Augmented CaMEra FusioN）的擴展。在BEV空間下，傳統(tǒng)后融合方案存在的問題得到有效解決，覆蓋車身360°視野范圍的6個相機獲取的感知信息由一個模型統(tǒng)一處理，共享同一視野，顯著提升了處理速度與準確性。
團隊在BEV目標檢測的基礎上，增加跟蹤器來完成跟蹤任務，并優(yōu)化了每個類別的3D IoU和運動模型以獲得更好的關聯(lián)。值得一提的是，上汽AI LAB團隊的跟蹤算法DAMEN-T引入了在落地項目中設計的跟蹤器優(yōu)化技巧，與目標檢測算法相結(jié)合，在現(xiàn)有方案中脫穎而出、摘得桂冠。相比于尚處于學術研究階段的方案，DAMEN-T工程化程度更高，已經(jīng)過實際項目的不斷迭代，可以與落地量產(chǎn)高度適配。
鳥瞰圖下的目標檢測結(jié)果可視化
六路圖像上的目標檢測結(jié)果可視化
在下一個階段，一方面，上汽AI LAB團隊會將現(xiàn)有純視覺方案進一步拓展至多傳感融合，包括Lidar與Radar。另一方面，根據(jù)目標檢測及跟蹤得到的目標物準確運動狀態(tài)信息，在BEV空間下還可以探索對目標物軌跡的預測，讓自動駕駛車輛更“聰明”。
未來，上汽AI LAB將繼續(xù)走在智駕技術自主研發(fā)的前沿一線，同時推動Robotaxi的量產(chǎn)應用，落實上汽集團“新四化”戰(zhàn)略，促進共享出行領域的智能化、網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展。
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