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计算机视觉（7）-纯视觉方案实现端到端轨迹规划（思路梳理）

news 2025/8/13 5:06:20

基于纯视觉方案实现端到端轨迹规划，需融合开源模型、自有数据及系统工程优化。以下提供一套从模型选型到部署落地的完整方案，结合前沿开源技术与工业实践：

一、开源模型选型与组合策略

1. 感知-预测一体化模型

ViP3D（清华）：
- 核心机制：采用稀疏3D Agent Query替代传统密集BEV特征，每个Query持续跟踪一个交通参与者，避免NMS/数据关联等不可微操作，实现检测→跟踪→预测的全流程可微
- 适配场景：需HD地图输入，适合结构化道路（城市/高速）
- 开源实现：参考论文代码
ODTP框架（单目方案）：
- 优势：使用QD-3DT感知模块输出带噪声轨迹，直接训练DCENet++预测器，增强对真实噪声的鲁棒性
- 关键改进：在动态地图中融入目标尺寸与朝向信息，提升交互建模精度

2. 轨迹生成与规划模型

OpenVLA（7B参数VLA模型）：
- 能力：将视觉观测→语言指令→动作输出统一建模，支持多模态轨迹生成（扩散模型/MLP）
- 适配性：通过LoRA微调可快速迁移至新场景，消费级GPU可部署
RynnVLA-001（达摩院开源）：
- 特点：从人类操作视频隐式学习运动模式，生成轨迹更平滑类人
- 工具链：配套RynnRCP协议简化机器人控制接口适配

模型选型建议：

结构化道路：ViP3D（感知预测）+ OpenVLA（规划）
低算力场景：ODTP（轻量级单目方案）
机器人平台：RynnVLA-001 + RynnRCP协议

二、数据准备与增强方案

1. 虚实迁移训练（Sim2Real）

虚拟环境预训练：
- 使用CARLA/SUMMIT生成带特权信息的轨迹标签（如车辆动力学真值）
- 训练强化学习模型作为“教练”，监督端到端模型输出
真实数据对齐：
- 同步机制：通过GNSS定位将实车位置映射至虚拟环境，采集虚实配对图像
- 特征对齐：在感知编码层添加域适应模块（如GAN判别器），减少虚实差距

2. 噪声注入与鲁棒性训练

感知噪声模拟：
- 在ODTP框架中，将真值轨迹叠加高斯噪声（位移±0.5m，朝向±5°）模拟跟踪误差
- 使用DCENet++在噪声数据上训练，提升模型抗干扰能力
遮挡增强：
- 对图像随机添加矩形遮挡（20%面积），强制模型依赖时序推理

三、模型训练与优化技巧

1. 联合训练策略

损失函数设计：
- 感知层：Agent Query的类别损失 + 3D BBox L1损失
- 规划层：ADE（平均位移误差） + KDE（关键点误差）加权
梯度流优化：
- 在ViP3D与OpenVLA间添加可微重投影层，将3D轨迹映射至2D图像平面，实现端到端反向传播

2. 注意力机制优化

查询-地图交互：
- 在VectorNet中为每个Agent Query分配专属的Polyline（车道线/交通标志），增强局部场景理解
时序注意力掩码：
- 限制Query仅关注自身历史状态（防止跨Agent干扰），提升长时跟踪稳定性

四、部署推理优化

1. 模型轻量化

量化压缩：
- 使用LLM.int8()对OpenVLA的MLP头量化，精度损失<1%
知识蒸馏：
- 用ViP3D+OpenVLA联合模型指导轻量学生模型（如MobileViT+GRU）

2. 实时流式处理

Query状态缓存：
- 设计环形队列存储Agent Queries，仅更新活跃Query（减少90%计算量）
异步规划：
- 感知每帧运行（30fps），规划模块每5帧触发（6fps），通过插值生成中间轨迹

五、仿真测试与实车调优

1. 评测指标

模块	指标	目标值
感知跟踪	AMOTA↑	>0.65
轨迹预测	minADEₖ↓ (K=6)	<0.8m
规划控制	路径抖动方差↓	<0.05m²

2. Corner Case应对

漏检补偿：
- 当Query连续3帧未匹配时启动运动学模型（恒定速度假设）补全轨迹
紧急制动逻辑：
- 添加安全层：若规划轨迹与障碍物距离<1m，触发基于Occupancy Grid的急停规则

开源工具链整合

感知预测层： ViP3D (Python/PyTorch) ↓ 通过RynnRCP协议传输Agent Queries
规划控制层： OpenVLA + RobotMotion (达摩院)↓ 
硬件接口： ROS2 Node → 线控底盘

部署示例：

# 使用RynnRCP连接ViP3D与OpenVLA
from rynn_rcp import AgentQueryBridge
bridge = AgentQueryHDMap() 
agent_queries = vip3d_infer(camera_images)
trajectory = openvla.generate(agent_queries, bridge.get_map())
robot_motion.execute(trajectory)