3D目標檢測是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域最核心的技術(shù)之一。近日，在自動(dòng)駕駛權威評測集nuScenes上，京東物流自動(dòng)駕駛團隊提出的雷達和圖像前融合算法PAI3D，獲得多傳感器融合3D目標檢測第一的成績(jì)（使用任意傳感器、不使用額外數據）。
目前在自動(dòng)駕駛L4方案中，感知主要依賴(lài)激光雷達，但激光雷達存在一些缺陷，如遠處信息稀疏、沒(méi)有顏色信息等。因此，在自動(dòng)駕駛的技術(shù)中，如何利用多模態(tài)的傳感器信息來(lái)設計3D檢測算法，是自動(dòng)駕駛感知系統的核心基礎。京東物流此次提出的PAI3D算法，通過(guò)在高級特征和低級特征層面融合圖像和點(diǎn)云信息，揚長(cháng)避短，取得了很好的識別精度。
PAI3D還有效地解決了復雜公開(kāi)道路運營(yíng)中遇到的一系列難題。例如，遠處點(diǎn)云稀疏導致的識別不穩定、特殊材質(zhì)吸收點(diǎn)云導致的漏檢、細小障礙物難以識別，以及僅依賴(lài)單目視覺(jué)3D目標檢測深度估計不準確等問(wèn)題，提升了障礙物位置和類(lèi)別估計的準確度，減少了障礙物誤檢測和漏檢測。
據悉，nuScenes數據集是由現代汽車(chē)集團和Aptiv合資成立的自動(dòng)駕駛公司Motional于2019年3月公布的超大型自動(dòng)駕駛數據集。此次檢測的還有華為、商湯科技、三星、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、香港中文大學(xué)、得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校、南洋理工大學(xué)、約翰斯·霍普金斯大學(xué)等國內外知名企業(yè)和高等院校。