「自動駕駛(shi)新青(qing)年講(jiang)(jiang)座」由(you)智東西公(gong)開課全新企劃，將邀請(qing)全球知名高校、頂尖研(yan)究機構以及優秀企業的(de)新青(qing)年，主講(jiang)(jiang)在環(huan)境感知、精準定位、決策規劃、控(kong)制執行等自動駕駛(shi)關鍵技(ji)術上的(de)最(zui)新研(yan)究成(cheng)果和(he)開發實踐。

「自動駕駛新(xin)青年講座」目前已完結14講；有興趣分享的朋(peng)友，可以與智東(dong)西(xi)公開課(ke)教研團隊進行郵件（class@jmfly.net）聯系。

毫(hao)米(mi)波雷(lei)達(da)是(shi)唯一能(neng)夠在所有天(tian)氣條件(jian)下以可(ke)承(cheng)受的成本提供可(ke)靠(kao)感知能(neng)力的傳(chuan)感器，也已(yi)經被廣泛作為現(xian)代高級(ji)駕駛(shi)員輔助系(xi)統（ADAS）和(he)自動駕駛(shi)系(xi)統中相機和(he)激(ji)光(guang)(guang)雷(lei)達(da)的關鍵補(bu)充(chong)。而毫(hao)米(mi)波雷(lei)達(da)和(he)激(ji)光(guang)(guang)雷(lei)達(da)的融合(he)則可(ke)以在惡劣天(tian)氣（如霧）下實現(xian)魯(lu)棒檢測，但(dan)這些方(fang)法仍然存(cun)在著 box 估計(ji)精度低的問題。

來自北(bei)京萬集科(ke)技的算(suan)法工程師楊炎龍(long)和瑞典Zenseact公司(si)/Vitalent Consulting公司(si)的劉(liu)嘉楠(nan)等(deng)人，最(zui)新提出了(le)一種基(ji)于毫米波(bo)雷達(da)(da)和激(ji)光雷達(da)(da) BEV 融合的anchor box free 目標檢測器 RaLiBEV。RaLiBEV 可以利用毫米波(bo)雷達(da)(da) range-azimuth heatmap 和激(ji)光雷達(da)(da)點云的特征來估計可能的目標，在 BEV 中生成精確的 2D 邊(bian)界框。

同時，他(ta)們(men)還設計了(le)不同的(de)(de)標簽分(fen)配策(ce)略，以促進(jin)前景或(huo)背景 anchor point 的(de)(de)分(fen)類與相應的(de)(de)邊(bian)(bian)界(jie)框回歸之間的(de)(de)一(yi)致性。此外(wai)，基于交互(hu)(hu)式 Transformer 的(de)(de)改(gai)進(jin)融合(he)模塊(kuai)，通過相互(hu)(hu)交互(hu)(hu)來(lai)正(zheng)確融合(he)雷(lei)達和(he)激光雷(lei)達特征圖，從而顯著(zhu)提高了(le)性能，尤其(qi)是在精確的(de)(de)目標邊(bian)(bian)界(jie)框估(gu)計方面(mian)。

在最近發布的 Oxford Radar RobotCar（ORR）數據集上，RaLiBEV 的精度大(da)大(da)優(you)于(yu)其他最先進的方法，即使(shi)在惡劣天(tian)氣(qi)下也能實現相(xiang)當準確的檢測性能。

2月(yue)8日19點，「自動駕(jia)駛新(xin)青(qing)年(nian)講(jiang)座」第15講(jiang)邀請(qing)到北京萬集科技算法工程師、RaLiBEV一作楊炎(yan)龍參與，主講(jiang)《激光雷達與毫米波雷達融(rong)合的 BEV 目(mu)標檢測RaLiBEV》。

講者
楊炎龍，北京萬集科技算法(fa)工程師；負責傳感(gan)器融合感(gan)知算法(fa)開(kai)發。

第15講
主 題
《激光(guang)雷(lei)達與毫米波雷(lei)達融合的 BEV 目標檢測RaLiBEV》

提 綱
1、激光雷達目標檢測在惡劣環境下感知的挑戰
2、毫米波雷達與激光雷達融合的目標檢測研究
3、基于 anchor-free 的 RaLiBEV 深度學習融合網絡
4、Transformer 融合模塊及標簽分配策略(lve)的設計和(he)驗證

直 播 信 息

直播時間：2月8日19:00
直播地點：智(zhi)東西(xi)公開(kai)課(ke)知識店(dian)鋪

成果
RaLiBEV：《RaLiBEV: Radar and LiDAR BEV Fusion Learningfor Anchor Box Free Object Detection Systems》
論文地址：//arxiv.org/pdf/2211.06108.pdf