「自動駕駛新青年講座」由智東西公開課全新企劃，將邀請全球知名高校、頂尖研究機構(gòu)以及優(yōu)秀企業(yè)的新青年，主講在環(huán)境感知、精準定位、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行等自動駕駛關(guān)鍵技術(shù)上的最新研究成果和開發(fā)實踐。
「自動駕駛新青年講座」目前已完結(jié)14講；有興趣分享的朋友，可以與智東西公開課教研團隊進行郵件（class@m.loveliyi.com）聯(lián)系。
毫米波雷達是唯一能夠在所有天氣條件下以可承受的成本提供可靠感知能力的傳感器，也已經(jīng)被廣泛作為現(xiàn)代高級駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動駕駛系統(tǒng)中相機和激光雷達的關(guān)鍵補充。而毫米波雷達和激光雷達的融合則可以在惡劣天氣（如霧）下實現(xiàn)魯棒檢測，但這些方法仍然存在著 box 估計精度低的問題。
來自北京萬集科技的算法工程師楊炎龍和瑞典Zenseact公司/Vitalent Consulting公司的劉嘉楠等人，最新提出了一種基于毫米波雷達和激光雷達 BEV 融合的anchor box free 目標檢測器 RaLiBEV。RaLiBEV 可以利用毫米波雷達 range-azimuth heatmap 和激光雷達點云的特征來估計可能的目標，在 BEV 中生成精確的 2D 邊界框。
同時，他們還設計了不同的標簽分配策略，以促進前景或背景 anchor point 的分類與相應的邊界框回歸之間的一致性。此外，基于交互式 Transformer 的改進融合模塊，通過相互交互來正確融合雷達和激光雷達特征圖，從而顯著提高了性能，尤其是在精確的目標邊界框估計方面。
在最近發(fā)布的 Oxford Radar RobotCar（ORR）數(shù)據(jù)集上，RaLiBEV 的精度大大優(yōu)于其他最先進的方法，即使在惡劣天氣下也能實現(xiàn)相當準確的檢測性能。
2月8日19點，「自動駕駛新青年講座」第15講邀請到北京萬集科技算法工程師、RaLiBEV一作楊炎龍參與，主講《激光雷達與毫米波雷達融合的 BEV 目標檢測RaLiBEV》。
講者
楊炎龍，北京萬集科技算法工程師；負責傳感器融合感知算法開發(fā)。
第15講
主 題
《激光雷達與毫米波雷達融合的 BEV 目標檢測RaLiBEV》
提 綱
1、激光雷達目標檢測在惡劣環(huán)境下感知的挑戰(zhàn)
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(wǎng)絡
4、Transformer 融合模塊及標簽分配策略的設計和驗證
直 播 信 息
直播時間：2月8日19:00
直播地點：智東西公開課知識店鋪
成果
RaLiBEV：《RaLiBEV: Radar and LiDAR BEV Fusion Learningfor Anchor Box Free Object Detection Systems》
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.06108.pdf
