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2023年6月、7月，“ICCV 2023 計算機視覺國際大會”與 “ IROS 2023智能機器人及系統(tǒng)國際會議”陸續(xù) 放榜，毫末智行人工智能中心技術(shù)團隊提交的兩篇論文入選。 同時，兩篇論文方法均已落地小魔駝等業(yè)務(wù)，來攻克技術(shù)難題。

此次毫末智行團隊提交的《BEVPlace:Learning LiDAR-based place recognition using bird"s eye view images》（《基于鳥瞰圖投影網(wǎng)絡(luò)的點云地點識別方法》）成功入選 ICCV 2023。論文 《 BEVPlace 》 探索了基于BEV圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于全局定位的潛力，基于等變網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了一個名為BEVPlace的旋轉(zhuǎn)不變網(wǎng)絡(luò)。得益于BEV圖像的表征能力和旋轉(zhuǎn)不變性設(shè)計，BEVPlace方法實現(xiàn)了高召回率、強泛化能力和對視角變化的魯棒性，在多個大規(guī)模數(shù)據(jù)集下的實驗表明，BEVPlace的性能超過了現(xiàn)有方法。此外，觀察到幾何和特征距離是相關(guān)的，并基于統(tǒng)計信息為位置估計進行了相關(guān)性建模。該模型同樣可以適應(yīng)其他定位方法，而BEVPlace給出了更準確的位置估計結(jié)果。

（BEVPlace網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）

《I2P-Rec:Recognizing images on large-scale point cloud maps through bird"seye view projections》（《在大規(guī)模點云地圖中使用鳥瞰圖投影識別定位相機圖像》 ）入選IROS 2023。論文 《I2P-Rec》 研究了如何在點云地圖中定位圖像的問題，從工程應(yīng)用角度和科研角度都具有較高的研究意義。I2P-Rec利用深度估計算法從圖像中恢復(fù)點云以消除模態(tài)差異，進一步使用BEV投影以進行全局特征提取。雖然I2P-Rec所使用的策略很簡單，但在公開數(shù)據(jù)集上的結(jié)果表明該方法具有很強的地點召回能力和良好的泛化性能。

（BEVPlace和I2P-Rec在小魔駝中應(yīng)用）

在末端物流無人配送領(lǐng)域，近期發(fā)布的小魔駝是毫末第三代末端物流自動配送車，適配靈活,容量大,可以滿足在物流,商超、零售等眾多場景的需求。截止目前，小魔駝配送訂單量即將超過20萬單。在乘用車領(lǐng)域，毫末HPilot已搭載至魏牌、坦克、歐拉、哈弗等近20款車型；毫末推出的行業(yè)首個重感知城市NOH，已在北京、保定、上海等城市落地，并在更多城市開啟泛化測試。

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