BEVレーンラインの実装について少し

#2021 年に種が蒔かれました

BEV 障害物のストーリーを読んだ学生は、私たちのグループが 10 月 21 日の資料の頃に BEV 障害物に取り組み始めたことを知っているはずです。当時は人手がなかったため、BEVの車線標示をやろうとは思いませんでした。しかし、12月頃に候補者と会ったのを覚えています｡面接中に、彼らは半年以上前からBEV車線標示に取り組んでいたと聞きました｡技術ルート全体が高架道路を介してBEV車線標示ネットワークとして使用されていました｡精度の高いマップ。真の値をトレーニングし、効果は悪くないと言えます。残念ながら、その候補者は最終的に私たちのところに来ませんでした。 2021 年の Telsa AI Day で教えられた車線標示の内容と組み合わせることで、BEV 車線標示作成の種がグループに植えられました。

2022 年に正しい第一歩を踏み出しましょう

2022 年を通じて、私たちのチームの人員は非常に逼迫していました。6 月と 7 月はちょうど人員が足りたのを覚えています。 BEV 車線を探索します。しかし、当時、私たちのグループには、これを2か月以内に行う必要があるクラスメートは1人だけでした（今ではシャオシュアンと呼びましょう）。そして、2021年の種が芽を出し始めました。私たちはデータから始めるつもりでした。学生のXiaoxuanはまだとても上手でした（非常に想像力が豊かで、Xiaoxuanは将来、みんなを驚かせるようなものをもっと作りました）、そしてそれはほぼ使用されました。 、高速高精度地図を通じて、該当する車両の周囲の車線データを抽出できます。作った時はまだみんなすごく興奮していたのを覚えています。

図 1: 画像システムに投影された高精度地図の車線の効果

図 1 からわかるように、まだいくつかの影響が残っています。フィッティングに問題があるため、Xiaoxuan は一連の最適化を行いました。 2 か月後、Xiaoxuan は別の仕事に就きましたが、今振り返ると、BEV 車線の探索において正しい一歩を踏み出したと言えます。なぜなら、2021年と22年に、多くの優れたBEVレーンラインペーパーとコードが徐々にオープンソース化されたからです。これを見ると、2023 年に BEV 車線を導入するという完璧なストーリーがあるはずだと思うかもしれません。しかし、理想は非常に充実していることがよくありますが、現実は非常に残酷です。

23 年間のつまずき

当社の BEV 障害物は、BEV がこの道を進むことができることを証明しており、路上テストでも良好な結果を示しているからです。グループは、車線境界線を検討するためのより多くのリソースを持ち始めました。これは BEV ではないことに注意してください。なぜ？というのも、当時はオンライン化へのプレッシャーが大きく、BEVレーンラインの経験も浅く、つまり2Dレーンラインを量産した人がグループ全体でほとんどいなかったからです。 。 2023 年上半期はまさに「つまずき」と言える状況で、社内で何度も白熱した議論を重ね、最終的に 2 つのラインを形成することを決定し、そのうちの 1 つは 2D レーンラインです。 2Dレーンラインを中心とした後処理、軽量モデル、2Dレーンラインによるレーンライン後処理量産経験の蓄積。 1 つのラインは BEV レーンラインです。人員が少なく (実際には 1 ～ 2 人のみ)、BEV レーンラインのモデル設計に重点を置き、モデルの経験を蓄積しています。 BEV 車線区画線ネットワークは既に数多く存在しますが、私たちに大きな影響を与えた 2 つの論文を参考までに掲載します。 「HDMapNet: オンライン HD マップ構築および評価フレームワーク」および「MapTR: オンライン ベクトル化 HD マップ構築のための構造化モデリングと学習」

図 2: HDMapNet

図 3 マップTR

幸いなことに、4 月と 5 月に、2D レーン ラインにおけるレーン ラインの後処理の量産で多くの経験を蓄積しました。車線ネットワークも設計され、5 月末にはすぐに BEV 車線がバスに設置されることに成功しました。ここで言わなければならないのは、レーンラインの後処理を担当するクラスメートの Dahai は依然として非常に有能であるということです。しかし、物事が順調に進んでいると思った瞬間に、悪夢が始まろうとしていることがよくあります。 BEV車線の導入後、車両制御効果は理想的ではありませんでした。この時、誰もが自信喪失の段階に陥っていました。BEV車線の3次スプラインフィッティングの問題のせいでしょうか、それとも適応不良の問題でしょうか。ダウンストリームパラメータの。幸いなことに、私たちの車にはサプライヤーの結果が保存されており、路上テスト中にサプライヤーの車線の結果を保存し、視覚化ツールの結果と比較しました。車両制御効果が良くない場合、下流のドライバーがBEVの車線に適応できるように、まず自分の車線の品質に問題がないことを証明する必要があります。クルマを安定してコントロールできるようになるまで、1か月、まるまる1か月かかりました。私たちも上海から蘇州まで走ったことをよく覚えていますが、その日はまだ土曜日で、高速車両の制御効果を見てグループ全員がとても興奮していました。

しかし、ストーリーには紆余曲折がつきもので、車線データは高速・高精度地図でしか作成できません。市をどうするか? 解決すべき悪質な事件がまだたくさんあります。このとき、いよいよ重要人物が登場しますが、クラスメイトのシャオタン（データグループの重鎮）と呼びましょう。クラスメイトのシャオタンと他の人たちは、点群再構成を使用してクリップを再構築してくれました ( このプロセスは非常に苦痛でした。この 2 か月間が彼らにとって最もストレスの多い時期だったことを覚えています (笑)。もちろん、クラスメートのシャオタンと私たちはよく衝突しました)愛し合って殺し合った。結局のところ、私は会議中に「またデータがない」とよく言います。)。では、再建後のラベルはどうするのかというと、当時のサプライヤーを見てみると、ラベルを貼る経験はおろか、そのようなラベルを貼るツールを持っている会社もありませんでした。 Xiaotang らと協力して、長い 1 か月を経て、サプライヤーとともに注釈ツールが最終的に完成しました。 (私たちは、自動運転アノテーション業界全体に力を与えているとよく冗談を言います。このプロセスは本当に苦痛で、クリップの再構築は読み込みに非常に時間がかかります)。しかし、全体のラベリングはまだ比較的時間がかかるか高価であり、この時点で、Xiaoxuan は車線事前ラベリングの大型モデルでデビューしました (車線事前ラベリングの大型モデルの効果は依然として顕著です)。驚いて彼を見た。この一連の組み合わせにより、ようやく車線データの作成がほぼ完了します。 8月には、BEVレーンライン制御レーンラインが十分に反復され、単純な高速操縦機能に適しています。今もXiaoxuanは大きなモデルの事前にマークされた方向で私たちにさらなる驚きをもたらしてくれます、私たちとXiaotangはまだお互いを愛しています。

しかし、話はそう簡単に終わりません。9 月に、マルチモーダル (ライダー、カメラ、レーダー) マルチタスク (車線、障害物、Occ) 融合前のモデルの開発に着手しました。その後、City Navigation (NCP)、つまり認識を重視し地図を無視するいわゆるソリューションもサポートする予定です。 BEV の障害物と BEV 車線の経験に基づいて、おそらく 9 月末までに車両に統合ネットワークを展開する予定です。道路標識認識、交差点トポロジーなど、多くのサブタスクが車線境界線にも追加されました。このプロセスでは、BEV 車線ラインの後処理をアップグレードし、車線ライン 3 次スプライン フィッティングを放棄し、ポイント トラッキング スキームを採用しました。ポイント トラッキング スキームの出力と車線ライン モデルを簡単に組み合わせることができます。このプロセスも苦痛で、2ヶ月連続で週に1回の臨時ミーティングを開催し、結局フィッティングプランに基づいて順調に進んできましたが、より高い限界に到達するには苦痛と喜びを味わうしかありません。最後に、私たちはすでに基本的な機能を路上テストに導入しています。

図 4 について簡単に説明します。左側は車線のポイント追跡の効果です。現在、モデルの知覚範囲は最初の 80 メートルのみです。後ろにいくつかのポイントがあることがわかります。追跡によって残された車。右側は私たちが確立したリアルタイムの知覚マップです もちろん、まだ急速な反復プロセスの途中であり、まだ多くの問題が解決されています。

24年目の新たな始まり

24年という年月を経て、21年から現在までの成長と蓄積を振り返るこの瞬間、私は本当に幸運でした。 21 年後にその時点に到達するために、私は BEV を行う機会に恵まれ、その過程で互いに助け合える志を同じくする友人のグループがいることが非常に幸運です。 24 年間、融合前のモデルの量産、データ方向の取り組み、タイミング モデルの探求、エンドツーエンドの想像力など、私たちが追求すべきことはたくさんあります。

以上がBEVレーンラインの実装について少しの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。