开卷可扩展自动驾驶（OpenDriveLab）

一种通用的视觉点云预测预训练方法

开卷可扩展自动驾驶（OpenDriveLab）

自动驾驶新方向？ViDAR：开卷可扩展自动驾驶（OpenDriveLab）-CSDN博客

创新点

在这项工作中，本文探索了专为端到端视觉自动驾驶应用量身定制的预训练方法，不仅包括感知，还包括预测和规划。本文构建了一个新的 pretext tasks ——视觉点云预测（见图2），以充分利用原始图像-激光雷达序列背后的语义、三维几何和时间动态信息，并考虑到可扩展性(being scalable)。它从历史视觉图像中预测未来的点云。

视觉点云预测的主要理念在于对语义、三维结构和时间建模的同时监督。通过迫使模型从历史数据预测未来，它监督了场景流和物体运动的提取，这对于时间建模和未来估计至关重要。同时，它涉及从图像重建点云，这监督了多视角几何和语义建模。因此，来自视觉点云预测的特征嵌入了几何和时间提示(geometric and temporal hints)的信息，这对于同时进行感知、跟踪和规划都是有益的。

为此，本文提出了 ViDAR，一种用于预训练的通用视觉点云预测方法(a general visual point cloud forecasting approach)（见图2）。ViDAR 包括三个部分：历史编码器（History Encoder）、潜在渲染操作符（Latent Rendering operator）和未来解码器（Future Decoder）。历史编码器是预训练的目标结构。它可以是任何视觉BEV编码器，用于将视觉序列嵌入到BEV空间。这些BEV特征被送入潜在渲染操作符。潜在渲染在使 ViDAR 提升下游性能方面发挥着至关重要的作用。它解决了 射线形状BEV特征问题(ray-shaped BEV features issue)，建模三维几何潜在空间，并连接编码器与解码器。未来解码器是一个自回归 transformer ，它利用历史BEV特征迭代地预测任意时间戳的未来点云。