近期，國內自動駕駛公司輕舟智航對外發布了激光雷達感知技術相關的最新研發成果——SimTrack，可在激光雷達的點云數據中實現多個目標物體的一體化檢測與跟蹤（joint detection and tracking）。這一研究成果突破了依靠“檢測后跟蹤”（tracking-by-detection）的傳統流程方法，減少了人工設計的匹配規則和與之相關的調參環節，并在多個數據集上都得到了非常好的評測結果。這一研究成果（Exploring Simple 3D Multi-Object Tracking for Autonomous Driving）已入選ICCV 2021（IEEE/CVF International Conference on Computer Vision，計算機視覺方向三大頂級會議之一）。

2021年，國內多款新車型都先后對外宣布了搭載激光雷達的計劃，包括蔚來ET7、小鵬P5、上汽R汽車ES33、智已L7、極狐阿爾法S、哪吒S等等，激光雷達上車元年即將開啟。背后的技術考量，在于目前面世的L2-L3級別輔助駕駛功能大多為“攝像頭+毫米波雷達”的解決方案，主要依靠視覺感知，對其他交通參與者的檢測準確性有限，存在安全隱患。車企要想推出一套更可靠的解決方案，就離不開激光雷達。

激光雷達的分辨率更高、更穩定，且收集到的點云數據是3D，比單目攝像頭收集到的2D數據多了深度這一維度，可極大提高物體檢測和跟蹤的準確性。因此，要想最大化地保障自動駕駛功能安全，就需要從激光雷達的3D點云數據中準確地檢測并跟蹤各類交通參與者。

過往的跟蹤主要是依靠“tracking-by-detection”的一套流程方法，但這類方法需要人工設計匹配規則并且涉及大量手動調參工作，部署效率和可擴展性較低。為了優化這一流程，輕舟智航提出了SimTrack這一算法，借助端到端的可訓練模型，可直接在點云數據中一體化檢測和跟蹤多個目標物體，大大減少了工程師的時間投入。其方法可簡單概括為在每一段激光雷達點云中預測物體首次出現的位置，以便獲得各個物體的跟蹤身份（tracking identity），再借助對于物體運動的預測，持續更新各個物體的位置。

SimTrack是輕舟智航打造“自動駕駛超級工廠”這一技術思路的重要體現。自成立之初，輕舟智航便十分注重底層技術能力的搭建，希望能打造高度自動化的“自動駕駛超級工廠”，以推動無人駕駛車輛的大規模落地。

此前，為了達到高度自動化的目標，輕舟智航已開創性地將自監督學習應用在激光雷達感知方向，減少了對人工標注的依賴；同時，在規劃控制技術中將傳統機器人技術和機器學習技術結合，既增強了人工智能技術的可解釋性，又減少了工程師反復手動調參的操作，把工程師時間轉化為機器時間。

在“自動駕駛超級工廠”的支撐下，目前，輕舟智航已基于Robotaxi技術棧部署落地了多款Robobus，在全球范圍內超過 8 個城市開展運營跟測試，部署的車型超過 8 款，可應對雨天、鬧市等多類復雜場景。

接下來，輕舟智航還將持續推出龍舟系列無人駕駛車，應用于城市公交、網約出行等場景，助推城市交通走向智能化、網聯化、共享化。此外，輕舟智航還在為主機廠、科研院所等機構提供自動駕駛技術研發的工具鏈，助力合作伙伴打造屬于自己的自動化數據閉環。

返回第一電動網首頁 >