基于激光雷达Occupancy 算法的障碍物感知

Occupancy 算法的来源

特斯拉的Occupancy算法是该公司自动驾驶系统（FSD，Full Self-Driving）中的一个关键组件，旨在提高车辆对周围环境的理解和建模能力。

基于激光点云的Occupancy算法在周围障碍物感知中的原理涉及多个步骤，结合了三维数据处理、概率建模及深度学习技术。以下是其核心原理的详细分步解释：

1. 激光点云数据获取与预处理

• 数据获取：激光雷达发射激光束并接收反射信号，生成三维点云数据，每个点包含坐标（x, y, z）和反射强度信息。

• 预处理步骤：

• 去噪：使用统计滤波或半径滤波去除离群点。

• 地面分割：通过RANSAC等算法或深度学习模型分离地面点云，减少误判。

• 体素化：将点云划分为规则的三维体素网格，降低数据量并保留结构信息。

2. 构建三维Occupancy Grid

• 网格划分：将环境划分为三维体素网格，每个体素表示固定体积的空间（如0.1m³）。

• 占用概率初始化：初始时，每个体素的占用概率设为中性值（如0.5），表示未知状态。

3. 占用概率计算

• 传统方法（反传感器模型）：

• 光线投射：根据激光雷达的传感器位置和点云位置，推断哪些体素被占据（点云所在位置）或空闲（光线经过但无反射的区域）。

• 贝叶斯更新：利用观测数据动态更新体素占用概率。例如，若某体素被多次观测到有障碍物，其占用概率增加。

• 深度学习方法：

• 3D卷积网络：使用稀疏卷积网络（如Minkowski Engine）处理体素化点云，直接预测每个体素的占用概率。

• 时序融合：结合多帧点云数据，通过循环神经网络（RNN）或Transformer建模时序依赖，提升动态障碍物检测能力。

4. 动态障碍物处理

• 多帧累积与运动补偿：对齐历史帧点云（考虑自车运动补偿），通过累积数据增强障碍物检测。

• 运动估计：结合卡尔曼滤波或光流法预测动态障碍物轨迹，更新Occupancy Grid中的动态区域标签。

5. 后处理与障碍物提取

• 聚类分析：对占用体素进行聚类（如DBSCAN、欧氏聚类），形成独立障碍物区域。

• 边界框生成：拟合障碍物的3D边界框，估计尺寸和朝向。

• 可行驶区域分割：结合地面分割结果，提取安全通行区域。

6. 多传感器融合（可选）

• 相机融合：利用图像语义信息（如目标检测）提升障碍物分类精度。

• 雷达数据：融合毫米波雷达的速度信息，辅助动态障碍物跟踪。

关键挑战与解决方案

• 稀疏点云处理：使用深度学习补全点云（如PU-Net）或概率模型推断遮挡区域。

• 实时性优化：采用稀疏体素表示和GPU加速，降低计算负载。

• 动态环境建模：引入时序建模和运动预测，区分静态与动态障碍物。

应用场景

• 自动驾驶：实时输出3D Occupancy Grid，用于路径规划和碰撞避免。

• 机器人导航：构建环境地图，支持SLAM（同步定位与建图）。

总结

基于激光点云的Occupancy算法通过几何建模或深度学习将稀疏点云转换为稠密3D占用网格，结合时序与多传感器数据，实现对周围障碍物的精确感知。其核心在于高效处理三维数据、动态更新占用状态，并提取可解释的障碍物信息，为自动驾驶系统提供关键环境理解能力。

从可达空间（Drivable Space）到占据网络（Occupancy Network）

Occupancy算法

Occupancy是一种三维表示，它将环境或者一个连续的物体划分为一系列的立方体（或称为体素，voxels），并为每个体素分配一个值表示该体素是否被物体占据（该部分是属于物体点或者非物体点），可以是0/1二元表示，也可以是[0, 1]之间的一个概率值，对应下图左边部分；同时每个占用的体素还能带有语义信息，即对应的类别预测，对应下图右边部分。

Occupancy模型一般步骤：

特征提取：使用不同的网络结构从图像或其他传感器数据中提取特征

体素化表示：使用attention、反卷积等生成3D体素网格（或类似NeRF的3D重建技术）

占用预测：基于提取的特征，预测每个体素是否被占用

后处理：对网格进行简化、细化、平滑或其他处理，以优化占用预测结果

优点：

更丰富的几何信息：3d的表示，更精确描述物体位置和形状（如悬空物体）、能处理未知类别物体（占用栅格则存在物体）

易用于各种下游任务：可以用于3D检测和分割，或者灵活地转为BoundingBox、Freespace可行驶区域等形式

缺点：

计算复杂度：三维表示计算密集度更高，占用网格的存储和处理需要更多的计算资源

GT难制作：训练需要大量的三维标注数据（空间、时序），数据的获取和标注非常耗时且昂贵