NVIDIA开发的NVAutoNet：自动驾驶车辆快速精准的3D视觉感知系统

逍遥设计自动化

引言
自动驾驶车辆需要强大且实时的3D感知能力,以便在复杂环境中安全导航。由NVIDIA开发的NVAutoNet是一种专门设计的鸟瞰图(BEV)感知网络,旨在满足自动驾驶汽车的独特挑战。本文将探讨NVAutoNet的主要特点、架构和性能,展示其在推动自动驾驶技术发展方面的潜力[1]。
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0 }# e2 k: ^9 `  V( h( ~' i图1: NVAutoNet架构概览,展示了从全景图像到3D感知输出的处理过程。
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3 y* u* Z0 e3 U, d% K8 Z& |6 KNVAutoNet以同步的相机图像作为输入,预测3D信号,如障碍物、可行驶空间和停车位。其架构在准确性和计算效率之间取得了平衡,适合部署在NVIDIA DRIVE Orin SoC等嵌入式系统上。
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: u4 m% s: A3 a; [) m, E8 NNVAutoNet的主要特点:

多相机输入: 系统处理来自8个相机的图像,提供车辆周围360度的视图。

快速推理: NVAutoNet实现了18毫秒的延迟,能够以53帧每秒的速度运行。

扩展范围: 网络可以探测200米远的物体,这对高速公路驾驶场景非常重要。

端到端训练: 整个系统采用端到端方式训练,优化所有组件。

模块化设计: NVAutoNet的架构允许轻松适应不同的车型和传感器配置。

车内测试: 系统已在各种驾驶条件下进行了广泛的实际测试验证。
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9 a2 X! \$ e; _" x8 \* P; a0 M* n/ o架构概述
( y+ L- Z  j4 HNVAutoNet的架构包含几个关键组件:

基于CNN的图像特征提取器: 这些提取器通过硬件感知神经架构搜索(NAS)进行定制,以实现高精度和低延迟。

多相机融合: 融合发生在BEV层面,结合了早期和晚期融合方法的优点。

透视图到BEV的转换: 通过逐列多层感知器(MLP)层和BEV查找表高效执行。

BEV特征提取器: CNN主干网络处理融合的BEV特征,提取高级表示。

特定任务的头部: 使用多个头部进行不同的感知任务,包括3D物体检测、可行驶空间检测和停车位检测。
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: _9 I; h% X  S; z+ t. t图2: NVAutoNet中透视图到BEV视图转换过程的图示。
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图像到BEV的转换
NVAutoNet的一个关键创新是其高效的图像到BEV转换方法。
与之前依赖计算密集型3D体素表示或注意力机制的方法不同,NVAutoNet使用了巧妙的基于MLP的方法:
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每个图像列由MLP独立处理,生成"伪BEV"特征。

这些特征随后通过预先计算的查找表映射到最终的BEV网格。

查找表使用多项式函数生成,这些函数模拟图像坐标和BEV坐标之间的关系。

这种方法允许快速准确的转换,同时考虑相机的内部和外部参数,使其适应不同的车辆配置。
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感知任务
NVAutoNet同时执行多个感知任务:

1. 3D物体检测:
检测和分类物体,如车辆、卡车、行人和骑自行车者。
估计3D边界框,包括位置、尺寸和方向。
使用集合预测方法,消除了对非极大值抑制的需求。
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2. 3D可行驶空间检测:
$ g$ t8 Q( E1 V预测可行驶区域并识别边界。
使用径向距离图(RDM)表示可行驶空间,以提高效率。
包括边界类型的分类(例如,车辆、易受伤害的道路使用者、其他)。

3. 3D停车位检测:
定位和分类停车位(斜角、平行、垂直)。
将停车位表示为具有中心、尺寸和方向的定向矩形。
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$ W% H4 [* r: x( t, c; H6 }多任务学习
NVAutoNet采用新颖的多任务学习方法来平衡不同的感知任务:

自适应权重调整: 根据每个任务在所有样本中的总损失动态更新特定任务的损失权重。

两阶段方法: 首先使用统一权重进行初始训练,然后根据各个任务的性能进行微调。
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这种方法使网络能够有效地学习所有任务,而不会让某一任务主导其他任务,从而实现平衡和准确的多任务感知。
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图3: NVAutoNet的定性结果,显示了各种场景下的障碍物、可行驶空间和停车位检测。

; j; _1 g: d0 i性能和结果
3 r% l9 [# d. w' e0 Y: LNVAutoNet在各种指标上展示了令人印象深刻的性能:
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延迟: 在NVIDIA DRIVE Orin嵌入式GPU上实现18.72毫秒的延迟(53 FPS)。

3D物体检测: 总体mAP达到0.465,对车辆的检测性能最佳(AP 0.638)。

3D可行驶空间: 在可行驶空间估计中达到77.59%的成功率。

3D停车位: 停车位检测的总体AP达到0.58,平均IoU为0.85。

该系统表现出良好的泛化能力,在不同的距离范围和车型上保持高性能。

适应性和迁移学习
NVAutoNet的一大优势是能够以最少的再训练适应不同的车辆平台。实验表明:

在汽车数据上预训练的模型,即使没有任何微调,在卡车数据上也表现得相当好。

使用少量卡车数据(50K场景)进行微调可显著提高性能。

网络可以快速适应新的传感器配置和车型,使其高度适合生产使用。
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结论
NVAutoNet代表了自动驾驶车辆3D感知技术的进步。其准确性、效率和适应性的结合使其非常适合实际部署。高效的图像到BEV转换和有效的多任务学习等关键创新为其出色的性能做出了贡献。
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自动驾驶技术的不断发展,NVAutoNet系统将在实现更安全、更可靠的自动驾驶车辆方面发挥关键作用。未来的工作可能会集中在将BEV感知扩展到完整的3D体积感知、增加检测范围以及纳入更复杂的场景理解能力。

参考文献
[1] T. Pham et al., "NVAUTONET: FAST AND ACCURATE 360° 3D VISUAL PERCEPTION FOR SELF DRIVING," arXiv:2303.12976v4 [cs.CV], Nov. 2023.
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