浙江大学突破自动驾驶语言理解: 机器也能读懂"前面那辆蓝色"了
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这项由浙江大学计算机科学学院的朱建科教授（通讯作者）、史展、王松以及优地科技的陈俊波等人合作完成的研究，于2025年8月在arXiv预印本服务器上发表。有兴趣深入了解的读者可以通过https://github.com/RONINGOD/GroundingOcc访问完整的数据集和代码。这项研究首次将3D占用预测引入到视觉定位任务中，为自动驾驶系统的人机交互开辟了全新道路。
回到日常生活中，当我们坐在副驾驶座位上给司机指路时，经常会说"前面那辆红色SUV后面有个空位"或者"注意右边那台挖掘机"这样的话。对于人类司机来说，理解这些描述并准确找到对应的车辆或物体是轻而易举的事情。但是对于自动驾驶汽车来说，这却是一个极其复杂的技术挑战。目前的自动驾驶系统虽然能够检测和识别道路上的各种物体，但它们通常只能用简单的方框来标记这些物体，就像在照片上贴标签一样粗糙。
这种传统方法的问题在于，真实世界中的物体形状千差万别，用规整的长方形框来表示一台形状复杂的挖掘机显然是不够精确的。长方形框内有很大一部分空间实际上是空的，这会导致自动驾驶系统对周围环境的理解出现偏差，进而影响行驶安全。
为了解决这个问题，研究团队提出了一个全新的概念——3D占用定位。简单来说，就是让自动驾驶系统不再用粗糙的方框来理解物体，而是精确到每一个小立方体空间块（称为体素）来判断哪里有物体、哪里是空的。这就像从用整块积木搭建变成了用乐高小颗粒精细拼装，精度提升了好几个数量级。
这项研究的核心贡献体现在三个方面。研究团队构建了一个名为Talk2Occ的全新数据集，这是世界上第一个专门用于3D占用定位的基准数据集。该数据集基于著名的nuScenes自动驾驶数据集构建，包含了9925个物体样本，涵盖15个不同类别，从常见的轿车、卡车到行人、自行车，甚至包括动物和建筑车辆等。每个样本都配有自然语言描述和精确的3D占用标注，为训练和评估系统提供了丰富的数据基础。
在技术层面，研究团队开发了名为GroundingOcc的端到端模型。这个模型的设计思路就像一个经验丰富的出租车司机，能够同时处理乘客的语言指令、观察周围的视觉环境，并结合车载雷达的距离信息来准确定位目标。模型采用了从粗到细的渐进式处理策略，先大致确定目标区域，然后逐步细化到具体的体素级别。这种设计让系统既保持了高效性，又实现了高精度。
为了增强系统的空间理解能力，研究团队还巧妙地引入了2D视觉定位模块和深度估计模块。2D定位模块就像是给系统装上了一双善于观察的眼睛，能够在二维图像中快速定位目标物体。深度估计模块则像是一个精准的测距仪，能够判断物体距离车辆的远近。这两个辅助模块的加入，让主系统的3D占用预测更加准确可靠。
特别值得一提的是，研究团队在深度信息的处理上有一个重要创新。传统方法通常直接将稀疏的激光雷达点云投影到图像上生成深度图，但这种方法会产生很多空洞和不准确的区域。新方法则采用了基于占用网格的射线投射技术，就像用探照灯扫描一样，从相机位置向每个像素方向发射虚拟射线，直到碰到第一个被占用的体素，从而生成更加完整准确的深度图。
在实验验证方面，研究团队设计了多套对比方案来全面评估系统性能。由于这是一个全新的研究方向，目前还没有现成的对比方法，因此团队设计了基于激光雷达、基于相机以及多模态融合的三种基线方法。这些基线方法采用两阶段处理流程，先进行传统的3D物体检测，再在检测到的边界框内进行占用预测。
实验结果显示，GroundingOcc方法在各项指标上都取得了显著优势。在最重要的定位精度指标Acc@0.25上，该方法达到了32.68%的准确率，相比最强的多模态基线方法提升了18.13个百分点。这个提升幅度在计算机视觉领域是相当可观的，说明了新方法的有效性。
通过详细的消融实验，研究团队还验证了各个组件的重要性。多帧融合技术能够利用历史信息提升系统的稳定性，深度预测模块显著改善了距离感知能力，2D定位模块则为3D定位提供了重要的空间先验信息。这些组件的协同工作，共同构成了一个性能优异的完整系统。
从技术实现的角度来看，系统采用了先进的Transformer架构来处理多模态信息融合。文本编码器使用了预训练的RoBERTa模型来理解自然语言描述，图像特征提取采用了ResNet101骨干网络，点云处理则使用了高效的稀疏3D卷积。整个系统在4张英伟达RTX 4090显卡上进行训练，充分利用了现代GPU的并行计算能力。
这项研究的意义不仅仅局限于技术层面的突破。在实际应用中，更精确的3D占用理解能够让自动驾驶汽车更好地规划行驶路径，避免与不规则形状的障碍物发生碰撞。比如在建筑工地附近行驶时，系统能够准确识别挖掘机的真实占用空间，而不是简单地用一个大框框住整台设备，从而为路径规划提供更精确的空间信息。
此外，这项技术还为人机交互提供了新的可能性。未来的自动驾驶汽车不仅能够理解"前面那辆车"这样的简单指令，还能处理更复杂的空间描述，如"停在那台挖掘机旁边的空地上"或"绕过右侧那堆建筑材料"。这将让自动驾驶汽车的使用体验更加自然流畅。
当然，这项研究也面临一些挑战和限制。在处理模糊指令或场景中存在多个相似物体时，系统的性能还有待提升。比如当乘客说"那辆白色轿车"而现场有多辆白色轿车时，系统就需要更强的推理能力来确定具体是哪一辆。研究团队在论文中坦诚地指出了这些局限性，并表示这将是未来研究的重点方向。
从更宏观的角度来看，这项研究代表了自动驾驶技术向更高层次智能化的重要一步。传统的自动驾驶系统更多关注的是"看得见"和"能避障"，而新的研究方向则致力于让机器"理解得更深入"和"交流得更自然"。这种从感知到理解的跨越，正是实现真正智能化交通的关键环节。
研究团队还贴心地将完整的数据集和代码开源，为学术界和工业界的后续研究提供了宝贵资源。这种开放的态度不仅有助于技术的快速发展，也体现了研究者们推动整个领域进步的责任感。
展望未来，这项技术的应用前景非常广阔。除了自动驾驶汽车，它还可能被应用到服务机器人、无人机导航、增强现实等多个领域。设想一下，未来的家政机器人能够理解"把那个放在沙发后面的花瓶移到茶几上"这样的指令，并精确执行相应操作，这将极大地提升人机协作的效率和体验。
总的来说，浙江大学团队的这项研究为自动驾驶和人工智能领域带来了令人振奋的技术突破。通过将精确的3D空间理解与自然语言处理相结合，他们不仅解决了一个重要的技术难题，更为未来智能交通系统的发展指明了新的方向。随着技术的不断完善和应用的逐步推广，我们有理由相信，更智能、更安全、更人性化的自动驾驶时代正在向我们走来。
Q&A
Q1：Talk2Occ数据集和传统的自动驾驶数据集有什么不同？
A：Talk2Occ是首个专门用于3D占用定位的数据集，它不仅包含传统的3D边界框标注，还提供了精确到体素级别的占用信息和自然语言描述。数据集包含9925个物体样本，涵盖15个类别，每个样本都有详细的空间占用标注，能够精确描述物体在三维空间中的真实形状。
Q2：GroundingOcc模型的核心优势是什么？
A：GroundingOcc采用端到端的单阶段架构，相比传统的两阶段方法更加高效。它融合了视觉、文本和点云信息，通过2D定位模块和深度估计模块增强空间理解能力。在Talk2Occ数据集上，该方法的定位精度达到32.68%，比最强基线方法提升了18.13个百分点。
Q3：这项3D占用定位技术能解决什么实际问题？
A：传统方法用规整方框标记物体会导致精度不足，特别是对于挖掘机等不规则形状的物体。3D占用定位能精确到每个体素块，让自动驾驶系统更准确地理解周围环境，提供更安全的路径规划。同时支持自然语言交互，让人机沟通更加直观便捷。
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结语
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