https://auto-driving-blog.pages.dev/tags/3d%E6%A3%80%E6%B5%8B/ Recent content in 3D检测 on Elon's AD Insight https://auto-driving-blog.pages.dev/images/share.png https://auto-driving-blog.pages.dev/images/share.png Hugo zh-cn Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/thoughts/vla-vs-perception/ Mon, 27 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/thoughts/vla-vs-perception/ 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’感知任务’与’显式感知表示’。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/thoughts/autonomous-driving-perception-guide/ Mon, 27 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/thoughts/autonomous-driving-perception-guide/ 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。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-truckdrive/ Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-truckdrive/ TruckDrive 是 Torc Robotics 与普林斯顿大学在 CVPR 2026 提出的面向半挂重卡的高速公路长距离多模态感知数据集，含 47.5 万同步样本、16.5 万密集标注帧，2D 标注延伸到 1000 米、3D 标注延伸到 400 米，配备了 7 台长距 FMCW 激光雷达、10 台 4D 雷达与 11-15 路多焦距相机。本文用大白话拆解其传感器架构（含完整的传感器位置坐标表）、标注流水线、与 nuScenes/ONCE 等数据集的定量对比，并深入分析重卡制动距离公式、高速场景对感知的独特要求（300-500 米安全感知窗口），以及当前 VLA 模型在 150 米处系统性失效的原因。文章还包含感知距离需求对比图、TruckDrive 车辆传感器部署实拍、以及范围分布图等多个可视化素材。 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/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 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/ 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）。