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Raw Blame History

BEVFusion 扩展为自动驾驶全感知网络

设计时间：2025-10-22
目标：从单一感知任务扩展为完整的感知+定位+地图系统
基础：当前BEVFusion双任务模型（检测+分割）

🎯 扩展目标

当前能力 ✅

BEVFusion 双任务系统
├── 3D目标检测 (Object Detection)
│   └── 输出: 3D边界框、类别、速度
└── BEV地图分割 (Semantic Segmentation)
    └── 输出: 6类语义分割mask

扩展后能力 🚀

自动驾驶全感知网络 (Autonomous Driving Perception System)
├── 1. 3D目标检测 ✅ 已有
├── 2. BEV语义分割 ✅ 已有
├── 3. 矢量地图预测 🆕 新增
├── 4. 车辆定位 🆕 新增
├── 5. 轨迹预测 🆕 新增（可选）
└── 6. 占用网格 🆕 新增（可选）

🏗️ 完整架构设计

系统架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    多传感器输入层                                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Camera (6视角)  │  LiDAR点云  │  Radar  │  IMU  │  GPS/RTK    │
└────────┬────────────────┬────────────┬────────┬──────┬──────────┘
         │                │            │        │      │
         ▼                ▼            ▼        │      │
┌─────────────────────────────────────────────┐ │      │
│        BEVFusion统一特征提取                  │ │      │
├─────────────────────────────────────────────┤ │      │
│  Camera Encoder  │  LiDAR Encoder  │ Radar  │ │      │
│       ↓                  ↓              ↓    │ │      │
│  BEV Features (统一的鸟瞰图表示)              │ │      │
│  (B, 256, 180, 180)                         │ │      │
└────────┬────────────────────────────────────┘ │      │
         │                                      │      │
         ▼                                      ▼      ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   多任务感知头层                               │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────┐  │
│  │ Task 1      │  │ Task 2      │  │ Task 3              │  │
│  │ 3D检测      │  │ BEV分割     │  │ 矢量地图 🆕         │  │
│  │ TransFusion │  │ Enhanced    │  │ MapTR Head          │  │
│  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────────────┘  │
│         │                │                │                   │
│         ▼                ▼                ▼                   │
│    3D Boxes       Semantic Masks    Vector Map               │
│                                                                │
│  ┌─────────────┐  ┌──────────────────┐  ┌────────────────┐  │
│  │ Task 4 🆕   │  │ Task 5 🆕        │  │ Task 6 🆕      │  │
│  │ 自车定位    │  │ 目标轨迹预测     │  │ 占用网格       │  │
│  │ Localization│  │ Trajectory Pred  │  │ Occupancy Grid │  │
│  └──────┬──────┘  └──────┬───────────┘  └──────┬─────────┘  │
│         │                │                      │             │
│         ▼                ▼                      ▼             │
│    Ego Pose        Future Trajectory       Occupancy Map     │
│                                                                │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
         │                │                      │
         ▼                ▼                      ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   融合决策层                                    │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  综合所有任务输出，提供完整的场景理解                            │
│  → 用于路径规划、决策控制                                       │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

📋 扩展任务详解

Task 3: 矢量地图预测 🆕

目标：预测高精度矢量地图元素

输出内容：

车道线（Lane Lines）
道路边界（Road Boundaries）
人行横道（Pedestrian Crossings）
停止线（Stop Lines）
道路分隔线（Dividers）

技术方案：MapTRv2集成

# 新增MapTRHead
model:
  heads:
    vector_map:
      type: MapTRHead
      num_queries: 50
      num_points: 20
      embed_dims: 256

数据需求：

nuScenes矢量地图标注
车道线点集
拓扑关系

预期性能：

矢量地图mAP: 50-55%

实施时间：2周

Task 4: 自车定位（Ego Localization）🆕

目标：估计自车在全局坐标系中的精确位置和姿态

输出内容：

ego_pose = {
    'position': [x, y, z],        # 全局坐标（米）
    'orientation': [qw, qx, qy, qz],  # 四元数
    'velocity': [vx, vy, vz],     # 速度（m/s）
    'uncertainty': covariance     # 6×6协方差矩阵
}

技术方案选择：

方案A：基于地图匹配的定位（推荐）⭐⭐⭐⭐⭐

# 利用BEV特征和地图进行定位
class BEVLocalizationHead(nn.Module):
    """
    基于BEV特征匹配预构建地图进行定位
    """
    def __init__(self):
        # 1. 地图编码器
        self.map_encoder = MapEncoder()
        
        # 2. 特征匹配网络
        self.matcher = FeatureMatcher()
        
        # 3. 位姿回归
        self.pose_regressor = PoseRegressor()
    
    def forward(self, bev_features, prior_map):
        # BEV特征 + 先验地图 → 匹配 → 位姿
        map_features = self.map_encoder(prior_map)
        similarity = self.matcher(bev_features, map_features)
        pose = self.pose_regressor(similarity)
        return pose

优势：

✅ 利用BEV表示天然适合
✅ 精度高（厘米级）
✅ 鲁棒性好

数据需求：

预构建的BEV地图
GPS/IMU融合的ground truth位姿
地图tile管理系统

方案B：视觉惯性里程计（VIO）⭐⭐⭐⭐

class VisualInertialOdometry(nn.Module):
    """
    视觉+IMU融合的相对定位
    """
    def __init__(self):
        # 1. 视觉里程计
        self.visual_odometry = VisualOdometry()
        
        # 2. IMU预积分
        self.imu_integrator = IMUIntegrator()
        
        # 3. 卡尔曼滤波融合
        self.ekf = ExtendedKalmanFilter()
    
    def forward(self, images_seq, imu_data):
        # 相对位姿估计
        relative_pose = self.visual_odometry(images_seq)
        imu_pose = self.imu_integrator(imu_data)
        fused_pose = self.ekf.update(relative_pose, imu_pose)
        return fused_pose

优势：

✅ 不依赖预构建地图
✅ 实时性好
⚠️ 存在累积误差

Task 5: 目标轨迹预测 🆕

目标：预测周围车辆和行人的未来轨迹

输出内容：

trajectory = {
    'object_id': 123,
    'current_state': [x, y, vx, vy],
    'future_trajectory': [
        [x1, y1, t1],  # 1秒后
        [x2, y2, t2],  # 2秒后
        [x3, y3, t3],  # 3秒后
    ],
    'probability': [0.8, 0.7, 0.6],  # 置信度
    'mode': 'turn_left',  # 运动模式
}

技术方案：

class TrajectoryPredictionHead(nn.Module):
    """
    基于检测结果预测未来轨迹
    """
    def __init__(self):
        # 1. 历史轨迹编码器
        self.history_encoder = LSTMEncoder()
        
        # 2. 场景上下文编码
        self.scene_encoder = SceneEncoder()  # 使用BEV特征
        
        # 3. 交互建模
        self.interaction_module = InteractionGraph()
        
        # 4. 多模态轨迹解码器
        self.trajectory_decoder = MultiModalDecoder(num_modes=6)
    
    def forward(self, objects, bev_features, history):
        # 历史 + 场景 + 交互 → 未来轨迹
        hist_feat = self.history_encoder(history)
        scene_feat = self.scene_encoder(bev_features)
        interaction = self.interaction_module(objects)
        trajectories = self.trajectory_decoder(hist_feat, scene_feat, interaction)
        return trajectories

数据需求：

历史轨迹数据（nuScenes提供）
未来3秒ground truth
交互场景标注

参考模型：

MTR (Motion Transformer)
Wayformer
MultiPath++

Task 6: 占用网格预测 🆕

目标：预测3D空间的占用状态

输出内容：

occupancy_grid = {
    'grid': (B, X, Y, Z),  # 3D网格
    'values': [0, 1],      # 0:空闲, 1:占用
    'semantics': [0-N],    # 语义类别（可选）
    'resolution': 0.4m,    # 网格分辨率
}

技术方案：

class OccupancyHead(nn.Module):
    """
    3D占用网格预测
    """
    def __init__(self):
        # BEV → 3D占用
        self.bev_to_3d = BEV3DUpsampler()
        self.occupancy_predictor = OccupancyPredictor()
    
    def forward(self, bev_features):
        # BEV特征 → 3D占用网格
        features_3d = self.bev_to_3d(bev_features)
        occupancy = self.occupancy_predictor(features_3d)
        return occupancy

参考模型：

MonoScene
TPVFormer
OccNet

🔧 完整扩展方案

阶段1：三任务系统（2周）

任务组合：

检测 + 分割 + 矢量地图

实施步骤：

集成MapTRHead（基于现有MAPTR_INTEGRATION_PLAN.md）
提取矢量地图数据
三任务联合训练
性能评估

预期性能：

检测mAP: 65-68%
分割mIoU: 55-58%
矢量地图mAP: 50-55%

阶段2：加入定位功能（1-2周）

方案选择：地图匹配定位（推荐）

实施步骤：

Step 1: 构建BEV地图数据库（3天）

# tools/build_bev_map_database.py

def build_bev_map_database(nusc_root, output_dir):
    """
    为每个地图区域构建BEV地图tile
    """
    maps = ['boston-seaport', 'singapore-onenorth', 
            'singapore-hollandvillage', 'singapore-queenstown']
    
    for map_name in maps:
        nusc_map = NuScenesMap(nusc_root, map_name)
        
        # 划分为100m×100m的tile
        tiles = create_map_tiles(nusc_map, tile_size=100)
        
        for tile in tiles:
            # 渲染为BEV表示
            bev_map = render_bev_map(tile, resolution=0.3)
            # 保存
            save_tile(bev_map, output_dir, map_name, tile.id)
    
    print(f"✅ BEV地图数据库构建完成")

Step 2: 实现定位Head（2天）

# mmdet3d/models/heads/localization/bev_localization_head.py

@HEADS.register_module()
class BEVLocalizationHead(nn.Module):
    """
    基于BEV特征匹配的定位head
    """
    def __init__(
        self,
        in_channels=256,
        map_embedding_dim=128,
        pose_dims=6,  # x, y, z, roll, pitch, yaw
    ):
        super().__init__()
        
        # 1. BEV特征编码器
        self.bev_encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, 128, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, map_embedding_dim, 3, padding=1),
        )
        
        # 2. 地图编码器（预训练）
        self.map_encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, map_embedding_dim, 3, padding=1),
        )
        
        # 3. 相关性计算
        self.correlator = SpatialCorrelation()
        
        # 4. 位姿回归
        self.pose_head = nn.Sequential(
            nn.Linear(map_embedding_dim * 4, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.2),
            nn.Linear(256, pose_dims + 6*6),  # pose + covariance
        )
    
    def forward(self, bev_features, prior_map_tile, gps_hint=None):
        """
        Args:
            bev_features: (B, 256, H, W) 当前BEV特征
            prior_map_tile: (B, 3, H, W) 先验地图tile
            gps_hint: (B, 2) GPS粗略位置（可选）
        
        Returns:
            pose: (B, 6) [x, y, z, roll, pitch, yaw]
            uncertainty: (B, 6, 6) 协方差矩阵
        """
        # 编码BEV和地图
        bev_emb = self.bev_encoder(bev_features)
        map_emb = self.map_encoder(prior_map_tile)
        
        # 计算相关性（匹配）
        correlation = self.correlator(bev_emb, map_emb)
        
        # 全局池化
        pooled = F.adaptive_avg_pool2d(correlation, 1).flatten(1)
        
        # 回归位姿
        output = self.pose_head(pooled)
        pose = output[:, :6]
        covariance_vec = output[:, 6:]
        
        # 重构协方差矩阵
        uncertainty = self.reconstruct_covariance(covariance_vec)
        
        return pose, uncertainty
    
    def loss(self, pred_pose, gt_pose, pred_cov):
        """
        定位损失函数
        """
        # 1. 位姿L1损失
        loss_pose = F.l1_loss(pred_pose, gt_pose)
        
        # 2. 不确定性损失（负对数似然）
        loss_uncertainty = self.nll_loss(pred_pose, gt_pose, pred_cov)
        
        return {
            'loss_localization': loss_pose,
            'loss_uncertainty': loss_uncertainty,
        }

Step 3: 数据准备（1天）

# 为每个样本准备：
1. BEV地图tile（从数据库查询）
2. Ground truth位姿（从nuScenes）
3. GPS粗略位置（初始化）

Step 4: 训练策略（5-7天）

# 阶段1: 冻结其他head，只训练定位head（3 epochs）
model:
  freeze_heads: ['object', 'map', 'vector_map']
  
# 阶段2: 联合fine-tune（5 epochs）
model:
  freeze_heads: []
  loss_scale:
    object: 1.0
    map: 1.0
    vector_map: 1.0
    localization: 2.0  # 定位权重稍高

Task 5: 轨迹预测（可选）🆕

目标：预测其他交通参与者的未来轨迹

技术方案：

@HEADS.register_module()
class TrajectoryPredictionHead(nn.Module):
    """
    多模态轨迹预测
    基于检测结果和场景上下文
    """
    def __init__(
        self,
        history_steps=10,      # 历史10帧（2秒）
        future_steps=30,       # 未来30帧（6秒）
        num_modes=6,           # 6种可能模式
        hidden_dim=256,
    ):
        super().__init__()
        
        # 1. 历史轨迹编码
        self.history_encoder = nn.LSTM(4, hidden_dim, 2)  # (x,y,vx,vy)
        
        # 2. Agent特征提取（从BEV）
        self.agent_encoder = AgentROIExtractor()
        
        # 3. 场景上下文（road graph）
        self.scene_encoder = VectorizedSceneEncoder()
        
        # 4. 交互建模（agent-agent）
        self.interaction = MultiAgentInteraction(hidden_dim)
        
        # 5. 多模态解码器
        self.decoder = nn.ModuleList([
            TrajectoryDecoder(hidden_dim, future_steps)
            for _ in range(num_modes)
        ])
        
        # 6. 模式分类器
        self.mode_classifier = nn.Linear(hidden_dim, num_modes)
    
    def forward(self, detected_objects, bev_features, history_tracks):
        """
        预测所有检测到的目标的未来轨迹
        """
        # 编码历史
        hist_features, _ = self.history_encoder(history_tracks)
        
        # 提取agent特征
        agent_features = self.agent_encoder(bev_features, detected_objects)
        
        # 编码场景（车道、路口等）
        scene_features = self.scene_encoder(bev_features)
        
        # 建模交互
        interaction_features = self.interaction(agent_features)
        
        # 融合所有特征
        fused = hist_features + agent_features + scene_features + interaction_features
        
        # 多模态预测
        trajectories = []
        for decoder in self.decoder:
            traj = decoder(fused)
            trajectories.append(traj)
        
        # 模式概率
        mode_probs = F.softmax(self.mode_classifier(fused), dim=-1)
        
        return trajectories, mode_probs

数据需求：

历史轨迹（从tracking得到）
未来轨迹ground truth
场景图（道路拓扑）

参考数据集：

nuScenes Prediction Challenge
Waymo Motion Dataset

Task 6: 占用网格预测（可选）🆕

目标：预测3D空间占用状态

@HEADS.register_module()
class OccupancyHead(nn.Module):
    """
    3D占用网格预测
    输出: (B, X, Y, Z) 3D网格
    """
    def __init__(
        self,
        in_channels=256,
        grid_size=[200, 200, 16],  # X, Y, Z
        num_classes=2,  # 空闲/占用 或 多类语义
    ):
        super().__init__()
        
        # BEV → 3D特征
        self.bev_to_3d = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, 128, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            # 上采样到3D
        )
        
        # 3D卷积预测
        self.occupancy_3d = nn.Sequential(
            nn.Conv3d(128, 64, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv3d(64, num_classes, 1),
        )
    
    def forward(self, bev_features):
        # BEV → 3D占用
        features_3d = self.bev_to_3d(bev_features)
        occupancy = self.occupancy_3d(features_3d)
        return occupancy

应用场景：

碰撞检测
路径规划
安全距离计算

📊 完整系统对比

功能对比

功能	当前BEVFusion	三任务系统	全感知系统
3D检测	✅	✅	✅
BEV分割	✅	✅	✅
矢量地图	❌	✅	✅
自车定位	❌	❌	✅
轨迹预测	❌	❌	✅
占用网格	❌	❌	✅

性能对比

系统	参数量	推理时间	输出	应用
双任务	110M	90ms	检测+分割	基础感知
三任务	125M	110ms	+矢量地图	高精地图
五任务	150M	140ms	+定位+轨迹	规划决策
六任务	170M	160ms	+占用网格	完整感知

🚀 实施路线图

方案A：渐进式扩展（推荐）⭐⭐⭐⭐⭐

当前: 双任务（检测+分割）✅
  ↓ +2周
阶段1: 三任务（+矢量地图）
  ↓ +1周
阶段2: 四任务（+定位）
  ↓ +1周（可选）
阶段3: 五任务（+轨迹预测）
  ↓ +1周（可选）
阶段4: 六任务（+占用网格）

总时间: 5-7周

优势：

✅ 风险可控
✅ 每阶段独立验证
✅ 可以根据需求停止扩展

方案B：核心三任务+定位（实用）⭐⭐⭐⭐

当前: 双任务 ✅
  ↓ +2周
三任务: 检测+分割+矢量地图
  ↓ +1周
四任务: +定位

总时间: 3周
输出: 核心感知+定位系统

优势：

✅ 时间可控
✅ 覆盖核心需求
✅ 适合部署

📅 详细时间表

Week 1-2：当前训练（进行中）

🔄 完成增强版训练（Epoch 23）
⏳ 预计10-29完成
🎯 目标mIoU: 60-65%

Week 3-4：MapTR集成

11-01 ~ 11-14

天数	任务	时间
Day 1-2	研究MapTR代码	2天
Day 3	提取矢量地图数据	1天
Day 4-5	实现MapTRHead	2天
Day 6	集成测试	1天
Day 7-9	三任务训练	3天
Day 10	评估	1天

交付：

三任务模型（检测+分割+矢量）
矢量地图mAP: 50-55%

Week 5：定位功能开发

11-15 ~ 11-21

天数	任务	时间
Day 1-3	构建BEV地图数据库	3天
Day 4-5	实现定位Head	2天
Day 6	数据准备和测试	1天
Day 7	集成到系统	1天

交付：

BEV地图数据库
定位Head实现

Week 6：四任务训练

11-22 ~ 11-28

天数	任务	时间
Day 1-2	准备训练数据	2天
Day 3-7	四任务联合训练	5天

训练策略：

# 阶段1: 冻结前三个任务，训练定位（3 epochs）
model:
  freeze_heads: ['object', 'map', 'vector_map']

# 阶段2: 四任务联合fine-tune（5 epochs）
model:
  freeze_heads: []
  loss_scale:
    object: 1.0
    map: 1.0
    vector_map: 1.0
    localization: 2.0

交付：

四任务模型
定位精度: <0.5m（目标）

Week 7（可选）：轨迹预测

11-29 ~ 12-05

实现TrajectoryHead
准备轨迹数据
五任务训练

Week 8（可选）：占用网格

12-06 ~ 12-12

实现OccupancyHead
准备占用数据
六任务训练

💾 数据需求

三任务（检测+分割+矢量）

✅ nuScenes原始数据（已有）
🆕 矢量地图标注（需提取）
- 来源：nuScenes map API
- 大小：~500MB
- 时间：30分钟提取

四任务（+定位）

🆕 BEV地图数据库
- 4个地图区域
- 每个区域100-200个tile
- 总大小：~5GB
- 构建时间：1-2天
🆕 位姿ground truth
- 来源：nuScenes ego_pose
- 精度：GPS/IMU融合（~1m）
- 目标：提升到<0.5m

五任务（+轨迹）

🆕 历史轨迹数据
- 来源：nuScenes tracking
- 时间跨度：过去2秒
- 未来预测：3秒

🎯 最终系统能力

输出完整场景理解

# 一次前向传播输出
perception_output = model(images, points, imu, gps)

outputs = {
    # Task 1: 3D检测
    'objects': [
        {
            'bbox_3d': [x, y, z, w, h, l, yaw],
            'class': 'car',
            'score': 0.95,
            'velocity': [vx, vy],
            'track_id': 123,
        },
        ...
    ],
    
    # Task 2: BEV分割
    'segmentation': {
        'mask': (200, 200),  # 语义分割
        'classes': ['drivable', 'walkway', ...],
    },
    
    # Task 3: 矢量地图
    'vector_map': [
        {
            'type': 'lane_line',
            'points': [[x1,y1], [x2,y2], ...],
            'confidence': 0.9,
        },
        ...
    ],
    
    # Task 4: 自车定位
    'ego_pose': {
        'position': [x, y, z],
        'orientation': [qw, qx, qy, qz],
        'uncertainty': covariance_matrix,
    },
    
    # Task 5: 轨迹预测（可选）
    'trajectories': {
        123: {  # track_id
            'future': [[x1,y1,t1], [x2,y2,t2], ...],
            'modes': ['turn_left', 'go_straight', ...],
            'probabilities': [0.6, 0.3, 0.1],
        },
        ...
    },
    
    # Task 6: 占用网格（可选）
    'occupancy': {
        'grid_3d': (200, 200, 16),  # X, Y, Z
        'resolution': 0.4,  # 米
    },
}

🔧 技术实现细节

共享Backbone策略

所有任务共享：
├── Camera Encoder (60M参数)
├── LiDAR Encoder (10M参数)
├── Fuser (2M参数)
└── BEV Decoder (20M参数)

任务特定Head：
├── Object Head (8M)          ← 已有
├── Map Head (10M)            ← 已有
├── VectorMap Head (15M)      ← 新增
├── Localization Head (5M)    ← 新增
├── Trajectory Head (8M)      ← 新增（可选）
└── Occupancy Head (7M)       ← 新增（可选）

总参数量：
- 三任务: 125M
- 四任务: 130M
- 五任务: 138M
- 六任务: 145M

💡 关键技术点

1. 多任务Loss平衡

loss_scale:
  object: 1.0        # 检测
  map: 1.0           # 分割
  vector_map: 1.0    # 矢量地图
  localization: 2.0  # 定位（权重稍高）
  trajectory: 0.5    # 轨迹（权重较低）
  occupancy: 0.8     # 占用

2. 训练策略

阶段1: 冻结前N个任务，训练新任务（3-5 epochs）
阶段2: 所有任务联合fine-tune（5-8 epochs）

3. 数据增强

# 保持空间一致性
augmentation:
  - RandomFlip3D: 同时翻转所有任务的GT
  - GlobalRotScaleTrans: 同时变换
  - 确保位姿、轨迹、地图的一致性

📊 性能目标

最小目标

检测mAP: >63%
分割mIoU: >55%
矢量地图mAP: >48%
定位误差: <1.0m
轨迹ADE: <1.5m（3秒）

理想目标

检测mAP: >65%
分割mIoU: >60%
矢量地图mAP: >52%
定位误差: <0.5m
轨迹ADE: <1.0m（3秒）

🚀 快速开始方案

最小可行系统（MVP）

推荐配置：三任务 + 定位

核心能力:
├── 3D检测  ✅
├── BEV分割 ✅
├── 矢量地图 🆕
└── 自车定位 🆕

时间: 3-4周
参数: 130M
推理: 120ms

应用场景：

✅ 完整的感知
✅ 精确的定位
✅ 高精地图构建
✅ 满足L2+自动驾驶需求

📋 立即可做的准备工作

1. MapTR代码研究（4小时）

cd /workspace
git clone https://github.com/hustvl/MapTR.git
# 研究MapTRHead实现

2. 定位方案设计（2小时）

- 选择定位方案（地图匹配 vs VIO）
- 设计数据流
- 准备BEV地图tile方案

3. 数据需求分析（1小时）

- 矢量地图标注
- BEV地图数据库
- 位姿ground truth
- 存储空间需求

🎯 建议实施路径

路径1：全功能系统（7-8周）⭐⭐⭐⭐⭐

Week 1-2: 当前训练完成 ✅
Week 3-4: 三任务（+矢量地图）
Week 5: 四任务（+定位）
Week 6: 五任务（+轨迹）可选
Week 7: 优化和部署

路径2：核心系统（4-5周）⭐⭐⭐⭐⭐

Week 1-2: 当前训练完成 ✅
Week 3-4: 三任务（+矢量地图）
Week 5: 四任务（+定位）
  ↓
直接进入部署和优化

路径3：快速验证（3周）⭐⭐⭐

Week 1-2: 当前训练完成 ✅
Week 3: 跳过MapTR，直接实现简化定位
  ↓
快速部署验证

下一步决策：需要确定扩展范围和时间预算！

27 KiB Raw Blame History Unescape Escape

BEVFusion 扩展为自动驾驶全感知网络

🎯 扩展目标

当前能力 ✅

扩展后能力 🚀

🏗️ 完整架构设计

系统架构图

📋 扩展任务详解

Task 3: 矢量地图预测 🆕

Task 4: 自车定位（Ego Localization）🆕

方案A：基于地图匹配的定位（推荐）⭐⭐⭐⭐⭐

方案B：视觉惯性里程计（VIO）⭐⭐⭐⭐

Task 5: 目标轨迹预测 🆕

Task 6: 占用网格预测 🆕

🔧 完整扩展方案

阶段1：三任务系统（2周）

阶段2：加入定位功能（1-2周）

Step 1: 构建BEV地图数据库（3天）

Step 2: 实现定位Head（2天）

Step 3: 数据准备（1天）

Step 4: 训练策略（5-7天）

Task 5: 轨迹预测（可选）🆕

Task 6: 占用网格预测（可选）🆕

📊 完整系统对比

功能对比

性能对比

🚀 实施路线图

方案A：渐进式扩展（推荐）⭐⭐⭐⭐⭐

方案B：核心三任务+定位（实用）⭐⭐⭐⭐

📅 详细时间表

Week 1-2：当前训练（进行中）

Week 3-4：MapTR集成

Week 5：定位功能开发

Week 6：四任务训练

Week 7（可选）：轨迹预测

Week 8（可选）：占用网格

💾 数据需求

三任务（检测+分割+矢量）

四任务（+定位）

五任务（+轨迹）

🎯 最终系统能力

输出完整场景理解

🔧 技术实现细节

共享Backbone策略

💡 关键技术点

1. 多任务Loss平衡

2. 训练策略

3. 数据增强

📊 性能目标

最小目标

理想目标

🚀 快速开始方案

最小可行系统（MVP）

📋 立即可做的准备工作

1. MapTR代码研究（4小时）

2. 定位方案设计（2小时）

3. 数据需求分析（1小时）

🎯 建议实施路径

路径1：全功能系统（7-8周）⭐⭐⭐⭐⭐

路径2：核心系统（4-5周）⭐⭐⭐⭐⭐

路径3：快速验证（3周）⭐⭐⭐

27 KiB

Raw Blame History