自动驾驶GOD：3D空间感知革命

在自动驾驶领域，GOD（Generalized Occupancy Detection，广义占用检测） 是一个关键的感知模块，主要用于实时构建车辆周围物理空间的3D占用结构，其核心作用和技术特点如下：

一、GOD模块的核心功能

1. 空间建模
   通过融合多传感器数据（摄像头、雷达等），将环境划分为微小体素（3D像素），动态标记每个体素是否被物体占据。例如：
   $$\text{Occupancy}(x,y,z,t)=\{\begin{array}{ll}1& \text{被占用}\\ 0& \text{空闲}\end{array}$$
   这种方式可精确表达不规则障碍物（如施工围栏、掉落货物）的位置和形状。

2. 无类别感知
   与传统目标检测（需预定义“车辆”“行人”等类别）不同，GOD不依赖语义标签，直接检测物理空间占用状态。这使其能识别训练数据中未出现过的未知障碍物（如动物、翻倒的推车），显著提升长尾场景安全性。

3. 运动预测
   结合时序数据，GOD可预测占用体素的运动轨迹（如移动的行人、变道车辆），为规划模块提供动态环境信息。

二、技术实现原理

1. 多视角融合
   将车身环视摄像头的2D图像，通过BEV（鸟瞰图）转换+3D体素编码技术，重建为统一坐标系下的3D空间表示。主流方案包括：

   • LSS（Lift-Splat-Shoot）：基于深度估计的视角转换
   • BEVFormer：利用Transformer融合时序特征

2. 神经网络架构
   采用3D卷积神经网络或稀疏体素网络（如Occupancy Networks），高效处理体素数据并输出占用概率和运动向量。

三、为什么GOD至关重要？

✅ 典型案例：特斯拉FSD v12的端到端系统中，GOD模块直接输出体素级环境结构，替代了传统规则驱动的障碍物处理流程，使车辆能安全绕过非常规障碍物（如倒下的树干）。

四、与自动驾驶架构的整合

在端到端系统中，GOD作为感知层核心输出，其3D占用信息可直接输入规划与控制模块：

传感器数据 → GOD（生成3D占用+运动场） → 神经网络决策 → 控制信号

这种设计避免了传统模块化架构中手工定义接口的信息损失，提升系统决策上限。