实现完全自动驾驶取决于开发强大的感知系统，能够准确、实时地解读周围环境。该领域的关键进步之一是 4D 标签的集成，这是一种为感知过程添加时间维度的复杂方法。在本文中，我们深入探讨了 4D 标签对于鸟瞰 (BEV) 感知的重要性，探讨它如何增强自动驾驶车辆的功能，并为未来安全高效的交通做出贡献。了解自动驾驶车辆中的 4D 标签传统的 3D 标签涉及注释给定环境中的静态对象，提供有关各种元素之间的空间关系的有价值的信息。然而，为了实现更高水平的准确性和预期，汽车行业已转向 4D 标签，引入了时间维度。在 BEV 感知的背景下，这意味着不仅要了解物体在空间中的位置，还要了解它们随着时间的推移如何移动和相互作用。感知中的时间背景：在动态城市环境中运行的纯电动汽车会遇到大量运动物体，从行人、骑自行车的人到其他车辆。 4D 标签使车辆的感知系统能够分析和预测这些物体的轨迹，从而增强其实时做出明智决策的能力。这种时间背景对于预测物体的运动和确保自主系统的主动响应至关重要。动态对象跟踪：传统标记很难准确跟踪移动对象，尤其是在交互动态且不可预测的复杂场景中。 4D 标签通过结合考虑对象运动历史数据的跟踪算法提供了一种解决方案。这可以更精确地跟踪车辆、行人以及车辆周围环境中的其他动态元素。增强复杂场景下的安全性：城市环境给自动驾驶汽车带来了复杂的挑战，场景需要高水平的适应性。 4D 标签使纯电动汽车能够更安全地穿越复杂的交通状况、施工区域和十字路口。该系统对物体如何及时演变的认识使其能够做出更明智的决策，减轻潜在风险并确保乘客安全。
改进交通流决策：了解交通流的时间动态对于优化 BEV 的路线规划和决策至关重要。 4D 标签提供了交通环境的全面视图，帮助车辆根据周围实体不断变化的运动来调整其速度、轨迹和动作。这使得与其他道路使用者的互动更加顺畅，并有助于提高交通管理的整体效率。挑战和解决方案 虽然 4D 标签具有巨大的潜力，但它也面临着挑战。时态数据的处理需要先进的计算能力，并且生成的信息量可能是巨大的。然而，人工智能、机器学习和边缘计算的进步正在解决这些挑战，在不影响效率的情况下实现实时 4D 感知。 亿蝌语料4D-BEV地面实况数据解决方案 为了帮助客户快速、经济高效地构建大量高质量的4D-BEV地面实况数据用于感知训练和评估，亿蝌语料推出了4D-BEV标注解决方案。 亿蝌语料的4D标注工具可以在3D空间和时间序列维度进行标注，利用多种传感器融合方法，支持激光雷达、毫米波雷达、摄像头、位置图等多种数据类型。同时，它支持数据对齐和融合。利用平台内置的预识别标注技术，提高标注过程的效率和准确性。
