3D目標(biāo)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(quán)威評(píng)測集nuScenes上，京東物流自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)提出的雷達(dá)和圖像前融合算法PAI3D，獲得多傳感器融合3D目標(biāo)檢測第一的成績（使用任意傳感器、不使用額外數(shù)據(jù)）。
目前在自動(dòng)駕駛L4方案中，感知主要依賴激光雷達(dá)，但激光雷達(dá)存在一些缺陷，如遠(yuǎn)處信息稀疏、沒有顏色信息等。因此，在自動(dòng)駕駛的技術(shù)中，如何利用多模態(tài)的傳感器信息來設(shè)計(jì)3D檢測算法，是自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)的核心基礎(chǔ)。京東物流此次提出的PAI3D算法，通過在高級(jí)特征和低級(jí)特征層面融合圖像和點(diǎn)云信息，揚(yáng)長避短，取得了很好的識(shí)別精度。
PAI3D還有效地解決了復(fù)雜公開道路運(yùn)營中遇到的一系列難題。例如，遠(yuǎn)處點(diǎn)云稀疏導(dǎo)致的識(shí)別不穩(wěn)定、特殊材質(zhì)吸收點(diǎn)云導(dǎo)致的漏檢、細(xì)小障礙物難以識(shí)別，以及僅依賴單目視覺3D目標(biāo)檢測深度估計(jì)不準(zhǔn)確等問題，提升了障礙物位置和類別估計(jì)的準(zhǔn)確度，減少了障礙物誤檢測和漏檢測。
據(jù)悉，nuScenes數(shù)據(jù)集是由現(xiàn)代汽車集團(tuán)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(shù)據(jù)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(nèi)外知名企業(yè)和高等院校。