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    <title>感知 on Elon&#39;s AD Insight</title>
    <link>https://auto-driving-blog.pages.dev/tags/%E6%84%9F%E7%9F%A5/</link>
    <description>Recent content in 感知 on Elon&#39;s AD Insight</description>
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      <title>Elon&#39;s AD Insight</title>
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    <lastBuildDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
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      <title>个人思考｜VLA 都有了视觉编码器，为什么还需要感知模块？</title>
      <link>https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/thoughts/vla-vs-perception/</link>
      <pubDate>Mon, 27 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>VLA（Vision-Language-Action）模型自带 ViT 视觉编码器，为什么自动驾驶还需要 3D 检测、BEV 感知、占用网络这些传统感知模块？它们之间到底是替代关系还是互补关系？本文从 14 篇论文精读出发，盘点感知与 VLM 的十种协同模式，详解有 BEV 与无 BEV 感知的实现方法，并解释为什么只有 2D 相机、没有显式 BEV/occ 的模型也能表现不错——关键在于区分&amp;rsquo;感知任务&amp;rsquo;与&amp;rsquo;显式感知表示&amp;rsquo;。</description>
    </item>
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      <title>个人思考｜自动驾驶感知模块全景：从传感器到BEV再到占用网络，到底在感知什么</title>
      <link>https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/thoughts/autonomous-driving-perception-guide/</link>
      <pubDate>Mon, 27 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/thoughts/autonomous-driving-perception-guide/</guid>
      <description>一篇全景式讲解自动驾驶感知模块的技术文章。从传感器硬件讲起，覆盖3D目标检测、BEV感知、占用网络、语义分割、多目标跟踪，以及它们如何输出给下游的预测和规划模块。附完整感知流水线图。</description>
    </item>
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      <title>论文精读｜MAN TruckScenes — 第一个面向重卡自动驾驶的多模态数据集，把 4D 雷达做成 360° 全覆盖</title>
      <link>https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-mantruckscenes/</link>
      <pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>MAN TruckScenes 是 MAN Truck &amp;amp; Bus 与慕尼黑工业大学在 NeurIPS 2024 Datasets &amp;amp; Benchmarks 提出的第一个面向自动驾驶重卡的多模态数据集，含 747 个 20 秒场景、4 相机 + 6 激光雷达 + 6 个 4D 雷达 + 双 IMU + 高精度 GNSS，标注范围超 230 米、27 个物体类、34 个场景标签，并首次提供 360° 覆盖的 4D 雷达点云与带 3D 框标注，配套 nuScenes 格式 devkit 与 CenterPoint/RadarGNN/PETR 基线。本文面向刚入行的 VLA 工程师，用大白话拆解它的传感器布局、卡车特有挑战、标注与切分、以及给端到端重卡模型带来的长距离鲁棒感知问题。</description>
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      <title>知识精讲｜LiDAR点云处理基础</title>
      <link>https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/knowledge/lidar%E7%82%B9%E4%BA%91%E5%A4%84%E7%90%86%E5%9F%BA%E7%A1%80/</link>
      <pubDate>Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/knowledge/lidar%E7%82%B9%E4%BA%91%E5%A4%84%E7%90%86%E5%9F%BA%E7%A1%80/</guid>
      <description>系统讲解LiDAR工作原理（ToF、机械/固态）、点云表示方法（xyz、intensity、ring）、三类主流点云检测方法（voxel-based、point-based、range-view），以及在端到端检测中的典型方案（CenterPoint、TransFusion-L）。</description>
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