京东物流“3D目标检测算法PAI3D”获自动驾驶权威评测数据集世界第一
近日，在自动驾驶权威评测集nuScenes上，京东物流自动驾驶团队提出的雷达和图像前融合算法PAI3D，获得多传感器融合3D目标检测世界第一的成绩（使用任意传感器，不使用额外数据），这意味着京东物流末端配送自动驾驶技术已经位于世界领先水平。
据了解，PAI3D是京东物流自动驾驶基于丰富的末端配送场景经验，提出的雷达和图像前融合3D目标检测算法，该算法充分考虑了识别精度，计算效率，传感器标定误差等问题。在车端实际使用中，有效解决了远处点云稀疏导致的识别不稳定、特殊材质吸收点云导致的漏检、细小障碍物难以识别以及仅依赖单目视觉3D目标检测深度估计不准确等问题，有力支撑了京东物流智能配送车的大规模运营。
PAI3D此次取得nuScenes数据集多传感器融合3D目标检测世界第一的成绩，可以为京东物流末端配送的自动驾驶技术带来以下三点优势。
首先，可通过多传感器融合实现模块复用、任务复用。随着运营场景增加，自动驾驶的感知系统需要识别越来越多的要素，PAI3D能跨传感器模态进行信息融合，充分利用图像和点云语义分割信息来实现1+1>2的效果。
第二，充分考虑了计算资源分配的问题，具备灵活部署到车端异构并行计算平台的实用性。在未来的车载系统中，需要考虑分时复用、异构并行计算等问题。PAI3D的融合方式可以随着计算资源变化而灵活部署。
第三，标定误差和运动补偿不敏感，在日常运营中，传感器相对位置会随着时间积累而变化，并且激光雷达和相机的物理原理导致两者之间存在一定程度的时空不一致性。PAI3D充分考虑了这个问题，能在一定限度内容忍标定误差和运动补偿误差，具备很强的容错性。正是基于这三点优势，不仅彰显出京东物流在自动驾驶领域的技术实力，而且意味着京东物流末端配送自动驾驶技术已经位于世界领先水平。
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