近日，广汽研究院X lab团队在国际权威的nuScenes自动驾驶测试大赛中，凭借自主研发的XTracker方法，获得了动态多目标跟踪(MOT)领域的纯视觉榜单第一名，将关键指标AMOTA(平均精度MOT(多目标跟踪)从39.8%大幅提升至43.0%。
NuScenes数据集是国际公认的自动驾驶权威公开数据集之一。数据采集自美国波士顿和新加坡的实际自动驾驶场景。这是第一个提供360度全传感器覆盖的数据集，包括相机、激光雷达和毫米波雷达数据。它是唯一提供雷达数据注释的数据集，涵盖了各种气候条件和道路场景。数据集包括1000个场景、140万幅图像、39万个激光雷达点云和23个物体。动态多目标跟踪(MOT)是对感知数据中检测到的多个动态目标的轨迹进行重构，以保证动态目标的轨迹ID不会随时间变化。它是自动驾驶中目标意图和轨迹预测、决策规划等下游任务的重要依赖，对自动驾驶中的跟车和变道起着关键作用。近年来，随着自动驾驶的发展，数据、算法和计算能力成为企业间竞争的堡垒。一方面，参与纯视觉3D目标跟踪的团队技术实力处于世界先进水平，竞争激烈，不仅涵盖了李、地平线、DeepMotion、极光等业内知名企业，还吸引了麻省理工学院、卡耐基梅隆大学、清华大学、复旦大学、华中科技大学等国内外重点高校。另一方面，纯视觉多目标跟踪需要处理不同光线、视线遮挡、图像模糊等关键问题。目前业内没有成熟的技术可以参考，跟踪速度慢、目标运动模糊、精度低等问题成为业内普遍存在的难点。
广汽研究院x实验室团队提出了XTracker方法，整体上有三大技术突破:一是在自动驾驶行业首次将跟踪的多视角数据通过Transformer转换到BEV(鸟瞰图)特征空间，从解码器输出聚合的BEV表示。二是BEV空间中第一个端到端的跟踪方法——XTracker，解决了传统跟踪方案主要采用运动建模或相似性建模，导致检测和跟踪之间存在信息流断点的问题。XTracker采用端到端的统一建模方法，使得检测和跟踪可以一起训练，结构简单，效率高。第三，结合自车运动和多帧连续变化的方法，可以更好地完成时间序列特征的对齐，提高BEV表示空间中运动预测的鲁棒性。目前自动驾驶主要分为两条探索路径，一条是基于摄像头的视觉感知路线，另一条是基于激光雷达的多传感器融合路线。在自动驾驶视觉感知技术的大规模应用过程中，特别是在汽车感知和周围运动物体跟踪领域，动态多目标跟踪MOT是一项技术要求较高的基础感知技术任务。作为自动驾驶感知必不可少的一部分，这项技术将直接影响自动驾驶系统的鲁棒性和用户体验感。广汽研究院X实验室团队一直深耕自动驾驶视觉领域，推动多目标跟踪技术在自动驾驶落地场景的应用，助力广汽智能化升级。近日，广汽研究院X lab团队在国际权威的nuScenes自动驾驶测试大赛中，凭借自主研发的XTracker方法，获得了动态多目标跟踪(MOT)领域的纯视觉榜单第一名，将关键指标AMOTA(平均精度MOT(多目标跟踪)从39.8%大幅提升至43.0%。
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NuScenes数据集是国际公认的自动驾驶权威公开数据集之一。数据采集自美国波士顿和新加坡的实际自动驾驶场景。这是第一个提供360度全传感器覆盖的数据集，包括相机、激光雷达和毫米波雷达数据。它是唯一提供雷达数据注释的数据集，涵盖了各种气候条件和道路场景。数据集包括1000个场景、140万幅图像、39万个激光雷达点云和23个物体。动态多目标跟踪(MOT)是对感知数据中检测到的多个动态目标的轨迹进行重构，以保证动态目标的轨迹ID不会随时间变化。它是自动驾驶中目标意图和轨迹预测、决策规划等下游任务的重要依赖，对自动驾驶中的跟车和变道起着关键作用。近年来，随着自动驾驶的发展，数据、算法和计算能力成为企业间竞争的堡垒。一方面，参与纯视觉3D目标跟踪的团队技术实力处于世界先进水平，竞争激烈，不仅涵盖了李、地平线、DeepMotion、极光等业内知名企业，还吸引了麻省理工学院、卡耐基梅隆大学、清华大学、复旦大学、华中科技大学等国内外重点高校。另一方面，纯视觉多目标跟踪需要处理不同光线、视线遮挡、图像模糊等关键问题。目前业内没有成熟的技术可以参考，跟踪速度慢、目标运动模糊、精度低等问题成为业内普遍存在的难点。
广汽研究院x实验室团队提出了XTracker方法，整体上有三大技术突破:一是在自动驾驶行业首次将跟踪的多视角数据通过Transformer转换到BEV(鸟瞰图)特征空间，从解码器输出聚合的BEV表示。二是BEV空间中第一个端到端的跟踪方法——XTracker，解决了传统跟踪方案主要采用运动建模或相似性建模，导致检测和跟踪之间存在信息流断点的问题。XTracker采用端到端的统一建模方法，使得检测和跟踪可以一起训练，结构简单，效率高。第三，结合自车运动和多帧连续变化的方法，可以更好地完成时间序列特征的对齐，提高BEV表示空间中运动预测的鲁棒性。目前自动驾驶主要分为两条探索路径，一条是基于摄像头的视觉感知路线，另一条是基于激光雷达的多传感器融合路线。在自动驾驶视觉感知技术的大规模应用过程中，特别是在汽车感知和周围运动物体跟踪领域，动态多目标跟踪MOT是一项技术要求较高的基础感知技术任务。作为自动驾驶感知必不可少的一部分，这项技术将直接影响自动驾驶系统的鲁棒性和用户体验感。广汽研究院X实验室团队一直深耕自动驾驶视觉领域，推动多目标跟踪技术在自动驾驶落地场景的应用，助力广汽智能化升级。
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