聊聊自动驾驶感知系统
感知是什么？
在自动驾驶赛道中，感知的目的是为了模仿人眼采集相关信息，为后续做决策提供必要的信息。根据所做决策的任务不同，感知可以包括很多子任务：如车道线检测、3D目标检测、障碍物检测、红绿灯检测等等；再根据感知预测出的结果，完成决策；最后根据决策结果执行相应的操作（如变道、超车等）；
如何进行感知？
由于感知是为了模仿人眼获取周围的环境信息，那就必然需要用到传感器来完成信息的采集工作；目前在自动驾驶领域中用到的传感器包括：摄像头（camera）、激光雷达（lidar）、毫米波雷达（radar）等；
可以看到传感器的种类众多且成本参差不齐，所以如何使用这些传感器进行感知任务，各个自动驾驶厂商都有各自的解决方案；
纯视觉的感知方案
目前Tesla是纯视觉感知方案的典型代表；
纯视觉感知方案的优缺点也很明显：优点：价格成本很低；缺点：摄像头采集到的图片是2D的，缺少深度信息，深度信息需要靠算法学习得到，缺少鲁棒性；
多传感器融合的感知方案
目前大多数厂商采用的都是多传感器融合的解决方案；其优缺点是：优点：能够充分利用不同工作原理的传感器，提升对不同场景下的整体感知精度，也可以在某种传感器出现失效时，其他传感器可以作为冗余备份，提高系统的鲁棒性；缺点：由于采用多种传感器价格相比纯视觉高很多；
多传感器融合的感知方案
传感器后融合
所谓后融合，是指各传感器针对目标物体单独进行深度学习模型推理，从而各自输出带有传感器自身属性的结果；每种传感器的识别结果输入到融合模块，融合模块对各传感器在不同场景下的识别结果，设置不同的置信度，最终根据融合策略进行决策。
整体流程图如下：
图源：https://mp.weixin.qq.com/s/bmy9EsQaLNPQQKt9mPTroA
优点：不同的传感器都独立进行目标识别，解耦性好，且各传感器可以互为冗余备份；同时后融合方案便于做标准的模块化开发，把接口封装好，提供给主机厂“即插即用”；对于主机厂来说，每种传感器的识别结果输入到融合模块，融合模块对各传感器在不同场景下的识别结果，设置不同的置信度，最终根据融合策略进行决策。
缺点：存在“时间上的感知不连续”及“空间上的感知碎片化”
空间上的感知碎片化
由于车身四周的lidar、camera角度的安装问题，多个传感器实体无法实现空间域内的连续覆盖和统一识别，导致摄像头只捕捉到了目标的一小部分，无法根据残缺的信息作出正确的检测结果，从而使得后续的融合效果无法保证。
时间上的感知不连续
摄像头采集到的结果是以帧为单位的，常用的感知方法是把连续单帧的检测结果串联起来，类似后融合的策略，无法充分利用时序上的有用信息。
传感器前融合
所谓前融合，是将各个传感器采集到的数据汇总到一起，经过数据同步后，对这些原始数据进行融合。
整体流程图如下：
图源：https://mp.weixin.qq.com/s/bmy9EsQaLNPQQKt9mPTroA
优点：让数据更早的做融合，使数据更有关联性；比如把激光雷达的点云数据和摄像头的像素级数据进行融合，数据的损失也会比较少。
缺点：由于不同传感器获取的数据（摄像图获取的像素数据以及激光雷达获取的点云数据），其坐标系是不同的；视觉数据是2D空间，而激光雷达的点云数据是3D空间。所以在异构数据的融合时，有两种途径：途径一：在图像空间利用点云数据提供深度信息；途径二：在点云空间利用视觉数据提供语义特征，进行点云染色或特征渲染；
所以为了保证将不同坐标系下的数据（像素数据、点云数据）转换到同一坐标系下进行数据融合方便后续的感知任务，BEV（Bird Eye View）视角下的感知逐渐受到广泛的关注。
传感器中融合
所谓中融合，就是先将各个传感器采集到的数据通过神经网络提取数据的特征，再对神经网络提取到的多种传感器特征进行特征级的融合，从而更有可能得到最佳感知结果。对异构数据提取到的特征在BEV空间进行特征级的融合，一来数据损失少，二来算力消耗也较少（相对于前融合），所以针对BEV视角下的感知任务，采用中融合的策略比较多。
BEV视角下的感知任务范式
- 将摄像头数据（2D图片）输入到特征提取网络中完成多个摄像头数据的特征提取；
- 将所有摄像头数据提取到的特征通过网络学习的方式映射到BEV空间下；
- 在BEV空间下，进行异构数据的融合，将图像数据在BEV空间下映射的特征与激光雷达点云特征进行融合；（可选，如BEVFormer仅用6个摄像头构建BEV空间特征）
- 进行时序融合，融合前几个时刻的特征，增强感知能力；（个人认为：引入时序特征后可以在一定程度上解决遮挡问题）
- 根据获得到BEV特征，用于下游任务；（车道线检测、障碍物检测、3D目标检测等子任务，相当于整个模型是一个多任务学习模型）
BEV视角下的感知具有的优势
- 跨摄像头融合和异构数据融合更容易实现
跨摄像头融合或者异构数据进行融合时，由于不同数据其表示的坐标系不同，需要用很多后处理规则去关联不同传感器的感知结果，流程非常复杂。在BEV空间内做融合后，通过网络自主学习映射规则，产生BEV特征用于感知下游任务，算法实现更加简单，并且BEV空间内视觉感知到的物体大小和朝向也都能直接得到表达。
- 时序融合更容易实现
在构建BEV空间时，可以很容易地融合时序信息，使得获取的BEV特征可以更好地实现下游的一些感知任务，如测速任务。
- 一定程度上缓解感知任务中的遮挡问题
传统的2D感知任务只能感知看得见的目标，对于遮挡完全无能为力，而在BEV空间内，可以基于先验知识或者利用时序融合，对被遮挡的区域进行预测，从而“脑补”出被遮挡区域可能存在物体。虽然“脑补”出的物体，有一定“想象”的成分，但这对于下游的规控模块仍有很多好处。
- 方便多任务学习
使用传统方法做感知任务时，需要依次做目标识别、追踪和运动预测，更像是个“串行系统”，上游的误差会传递到下游从而造成误差累积；而在BEV空间内，感知和运动预测在统一空间内完成，因而可以通过神经网络直接做端到端优化，“并行”出结果，这样既可以避免误差累积，也大大减少了人工逻辑的作用，让感知网络可以通过数据驱动的方式来自学习，从而更好地实现功能迭代。
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