如何理解自動駕駛，SLAM，BEV，訓練數(shù)據(jù)源常見術語?(2)

Frustum，這個東西在3維渲染領域通常叫做“視錐體”，用來表示相機的可視范圍：

圖9紅面和綠面以及線框包圍起來的空間就是視錐體，綠面通常叫做近平面（Near Plane），紅面叫做遠平面（Far Plane），線框構成的角度叫做FOV，如果CCD/CMOS成像的高寬相同，那么近平面和遠平面就都是正方形，一個FOV就足以表示，反之，就要區(qū)分為FOVx和FOVy了，超出這個視錐體范圍的物體都不考慮進計算。圖7中由6個三角面構成了組合的可視范圍，實際上應該是6個俯視的視錐體構成，能看出視錐體之間是有交疊區(qū)域的，這些區(qū)域有利于DNN在訓練/推理中對6組數(shù)據(jù)做相互矯正，提高模型準確性，在不增加相機數(shù)量的前提下，如果想擴大這個交疊區(qū)域，就必須選擇FOV更大的相機，但FOV越大的相機一般鏡頭畸變就會越嚴重（反畸變再怎么做也只能一定程度上的矯正圖片），物體在圖片上的成像面積也越小，干擾DNN對圖片上特征的識別和提取。

BEV是個龐大的算法族，傾向于不同方向的算法選擇，粗略得看，有Tesla主導的以視覺感知流派，核心算法建立在多路攝像頭上，另外一大類是激光雷達+毫米波雷達+多路攝像頭的融合（Fusion）派，國內(nèi)很多AD公司都是融合派的，Google的Waymo也是。嚴格得講，Tesla正在從BEV（Hydranet）過渡到一種新的技術：Occupancy Network，從2維提升到3維：

圖10無論是2維的還是3維的，都在試圖描述周遭空間的Occupany（占用）情況，只是一個用2維棋盤格來表述這種占用情況，一個是用3維的積木方式表述占用。DNN在度量這種占用時采用的是概率，比如我們直觀看到某個格子上是一輛車，而DNN給出的原始結(jié)果是：這個格子上，是車的可能性有80%，是路面的可能性為5%，是行人的可能性為3%。。。。。所以，在BEV代碼里，一般將各種可能出現(xiàn)的物體分了類，通常是兩大類：1）不常變化的：車輛可通信區(qū)域（Driveable），路面（Road），車道（Lane），建筑（Building），植被（Foliage/Vegetation），停車區(qū)域（Parking），信號燈（Traffic Light）以及一些未分類靜態(tài)物體（Static），它們之間的關系是可以相互包容的，比如Driveable可以包含Road/Lane等等。2）可變的，也就是會發(fā)生移動的物體：行人（Pedestrian），小汽車（Car），卡車（Truck），錐形交通標/安全桶（Traffic Cone）等等這樣分類的目的是便于AD做后續(xù)的駕駛規(guī)劃（Planning，有的翻譯成決策）和控制（Control）。而BEV在感知（Perception）階段就是按照這些物體在格子上出現(xiàn)的概率打分，最后通過Softmax函數(shù)將概率歸一取出最大的那個可能性作為占用這個格子的物體類型。但這有個小問題：BEV的DNN模型（Model）在訓練階段，是要指明照片中各個物體是啥？也就是要在標注數(shù)據(jù)（Labeled Data）上給各種物體打上類型標簽的：

圖11右邊的我們權當做是標注數(shù)據(jù)吧，左邊是對應的相片，按照這個物體分類訓練出來的DNN模型，真得跑上路面，如果遭遇了訓練集里未出現(xiàn)的物體類型怎么辦？如果模型效果不好，比如某個姿勢奇葩的人體未被識別成行人和其它已知類型，又當如何？Occupancy Network為此改變的感知策略，不再強調(diào)分類了（不是不分類，只是重點變了），核心關注路面上是否有障礙物（Obstacle），先保證別撞上去就行了，別管它是什么類型。3維的積木方式表述這種障礙物更為貼切，有的地方借用了3維渲染（Rendering/Shading）領域的常見概念把這種3維表述叫做體素（Voxel），想象一下我的世界（MineCraft）就很簡單了。

圖12以上是視覺流派的簡述，混合派在干嘛？它們除了相機外，還側(cè)重于激光雷達的數(shù)據(jù)，毫米波雷達由于數(shù)據(jù)品相太差逐漸退出，留守的去充當停車雷達了，也不能說它一無是處，Tesla雖然強調(diào)視覺處理，但也保留了一路朝向正前方的毫米波雷達，而且AD這個領域技術變化非常快，冷不丁哪天有新算法冒出又能把毫米波雷達的價值發(fā)揚光大一把。激光雷達的好處是什么：可以直接測出物體的遠近，精度比視覺推測出的場景深度要高很多，一般會轉(zhuǎn)化為深度（Depth）數(shù)據(jù)或者點云（Point Cloud），這兩者配套的算法有很長的歷史了，所以AD可以直接借用，減少開發(fā)量。另外，激光雷達可以在夜間或糟糕的天氣環(huán)境下工作，相機就抓瞎了。但這幾天出現(xiàn)了一種新的感知技術HADAR（Heat-Assisted Detection and Ranging），可以和相機/激光雷達/毫米波雷達并列的傳感器級別感知技術。它的特點是利用特殊的算法把常規(guī)熱成像在夜間拍攝的圖片轉(zhuǎn)化為周圍環(huán)境/物體的紋理和深度，這個東西和相機配合能解決夜間視覺感知的問題。以前的BEV為什么不提熱成像/紅外相機，因為傳統(tǒng)算法有些明顯的缺陷：只能提供場景的熱量分布，形成一張灰度（Gray）圖，缺乏紋理（Texture），原始數(shù)據(jù)缺乏深度信息，推算出的深度精度差，如果僅僅通過從灰度圖上提取的輪廓（Contour）和亮度過渡（Gradient），很難精確還原場景/物體的體積信息，并且目前的2維物體識別是很依賴紋理和色彩的。這個HADAR的出現(xiàn)，恰好可以解決這個問題：在較暗的環(huán)境下提取場景的深度以及紋理：

圖13左列，自上而下：1）基礎的熱成像，簡稱T2）用常規(guī)熱成像算法從T提取的深度3）用HADAR算法從T提取的紋理圖4）用HADAR算法從T提取的深度5）真實場景的深度右列，自上而下：1）這個場景在白天用可見光相機拍攝的照片2）通過照片推理的深度3）真實場景的深度HADAR的這個深度信息老牛逼了，對比一下激光雷達的效果就知道了：

圖14激光雷達的掃描范圍是有限的，一般半徑100米，從上圖可以看出，沒有紋理信息，遠處的場景也沒有深度了，掃描線導致其數(shù)據(jù)是個稀疏（Sparse）結(jié)構，想要覆蓋半徑更大更稠密（Dense）就必須買更昂貴的型號，最好是停下來多掃一段時間。激光雷達模塊廠家在展示產(chǎn)品時，當然得給出更好看的圖了，只有AD研發(fā)人員才知道這里面有多苦。以上都是基礎的概念，作為BEV算法的入門，必須先提到LSS（Lift,Splat,Shoot):https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot老黃家的，很多文章都把它列為BEV的開山（Groundbreaking）之。它構建了一個簡單有效的處理過程：把相機的照片從2維數(shù)據(jù)投影成3維數(shù)據(jù)，然后像打蒼蠅一樣把它拍扁，再從上帝視角來看這個被拍扁的場景，特別符合人看地圖的直覺模式。一般看到這里會有疑惑的：都已經(jīng)建立了3維的場景數(shù)據(jù)，3維不香么？干嘛還要拍扁？不是不想要3維，是沒辦法，它不是一個完善的3維數(shù)據(jù)：

圖15看過這玩意吧，它就是LSS的本質(zhì)，從正面看，能形成一張2維照片，這個照片被LSS拉伸到3維空間后就是上圖，你從BEV的視角也就是正上方向下看會是啥？什么都看不出來，所以后續(xù)要拍扁（Splat），具體過程是這樣：

圖16