自動駕駛中常提的Transformer本質(zhì)上是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，最早在自然語言處理里火起來。與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）不同，Transformer能夠自動審視所有輸入信息，并動態(tài)判斷哪些部分更為關(guān)鍵，同時可以將這些重要信息有效地關(guān)聯(lián)起來。

這種能力對自動駕駛來說至關(guān)重要。由于駕駛場景復(fù)雜多變，自動駕駛系統(tǒng)需要同時處理來自攝像頭、毫米波雷達、激光雷達和高精地圖等多種來源的數(shù)據(jù)，還要理解車輛、行人等參與者之間隨時間的動態(tài)交互。傳統(tǒng)方法在應(yīng)對這種多模態(tài)、長時序的信息關(guān)聯(lián)時會感覺力不從心，而Transformer的架構(gòu)特性剛好彌補了這些短板。

圖片源自：網(wǎng)絡(luò)

Transformer能將“前方100米處一個模糊的物體”、“旁邊車道一輛正在減速的汽車”以及“幾秒鐘前路口突然出現(xiàn)的行人”這些看似獨立的信息碎片，整合成一套統(tǒng)一的“輸入單元”。它會自動在這些單元之間建立有用的聯(lián)系，最終提煉出對當(dāng)前駕駛決策最有價值的核心信息。這種強大的全局關(guān)聯(lián)能力，讓感知、預(yù)測和規(guī)劃這些原本界限分明的模塊，可以用一種更集成、更智能的方式協(xié)同工作。

Transformer的核心機制：自注意力和多頭注意力

Transformer之所以強大，其關(guān)鍵在于“自注意力”機制。自注意力機制會將輸入的每一個元素（比如圖像的一塊patch、激光雷達的一個點）轉(zhuǎn)化為Query（查詢）、Key（鍵）、Value（值）這三種不同的向量：

查詢：可以理解為當(dāng)前元素提出的問題：“我應(yīng)該關(guān)注誰？”

鍵：是其他元素提供的標(biāo)識：“我是誰？”

值：是其他元素所包含的實際信息：“我有什么內(nèi)容。”

查詢會和所有鍵做相似度比較，得到權(quán)重，再把這些權(quán)重作用到所有值上，最終得到這個位置的新表示。這個過程就是讓模型自己決定“我應(yīng)該關(guān)注哪些其他位置的信息來更新當(dāng)前位置的理解”。為了穩(wěn)定訓(xùn)練過程，注意力計算會通過一個縮放因子進行調(diào)整。

Transformer不會只做一次注意力計算，而是采用“多頭注意力”，即可以同時進行多組獨立的注意力運算。這好比讓多個專家從不同角度分析同一段信息，有的專家專注于局部細(xì)節(jié)，有的專家則善于把握全局關(guān)系，他們最后會將見解綜合起來，形成更全面、更深刻的理解。

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對于自動駕駛中常見的時間序列問題，Transformer可以輕松地將過去若干幀的數(shù)據(jù)作為輸入序列，通過注意力機制直接學(xué)習(xí)不同時刻之間的依賴關(guān)系。再輔以“位置編碼”來告知模型各個輸入單元的先后順序，從而有效地預(yù)測出車輛、行人未來的運動軌跡。

Transformer對感知的好處

之前，感知里最常見的做法是用卷積網(wǎng)絡(luò)做圖像特征提取，再用專門的檢測頭（如Faster R-CNN、YOLO）做目標(biāo)檢測。Transformer做的就是把檢測問題重新表述成了“一組查詢?nèi)テヅ鋱鼍袄锏奈矬w”，這類方法（比如DETR、以及后續(xù)變體）減少了很多手工設(shè)計的錨框、NMS（非極大值抑制）等步驟，思路上更直接，也更統(tǒng)一。

1）長距離與稀疏目標(biāo)的檢測更魯棒

得益于全局注意力，Transformer在分析一個遠處的小目標(biāo)時，能夠同時參考近處的大物體和整體的場景上下文。這在目標(biāo)被部分遮擋或圖像分辨率有限的情況下尤其有用，模型可以依據(jù)其他相關(guān)線索推斷出“那可能是一個行人”或“遠處有一輛�？康能囕v”。

2）多模態(tài)融合更自然

自動駕駛車輛裝備了如攝像頭、毫米波雷達和激光雷達等傳感器，Transformer則提供了一個統(tǒng)一的框架，可以將這些不同來源的數(shù)據(jù)都表示為“輸入單元”，然后通過跨模態(tài)注意力機制讓它們自由地交流信息。舉個例子，激光雷達提供的精確三維點云信息可以與攝像頭豐富的紋理、顏色信息相互補充，模型能自動學(xué)習(xí)在何時、以何種方式信賴哪一種傳感器，實現(xiàn)真正意義上的早期融合。

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3）端到端的檢測與跟蹤更容易結(jié)合

Transformer可以把檢測框、歷史軌跡、甚至ID信息都當(dāng)作token，讓模型同時做檢測和關(guān)聯(lián)，能減少后處理步驟，降低誤關(guān)聯(lián)（ID-switch）的概率。Transformer在多目標(biāo)跟蹤（MOT）領(lǐng)域的進展，可以有效解決自動駕駛里連續(xù)幀中物體身份保持的問題。

Transformer如何讓決策更有洞察力

預(yù)測其他道路參與者的未來軌跡，并規(guī)劃出自車的安全路徑，是自動駕駛的核心任務(wù)，為實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要模型具備強大的推理能力，能夠理解參與者之間復(fù)雜的時空交互。Transformer的自注意力機制在這里再次展現(xiàn)出巨大優(yōu)勢。

1）更好地建模交互行為

傳統(tǒng)方法在建模多智能體交互時會顯得比較僵硬。而Transformer的注意力機制天生就能計算任意兩個參與者之間的影響程度，并能動態(tài)地將注意力聚焦在“關(guān)鍵參與者”上。如在通過一個無信號燈的路口時，Transformer能同時考慮左側(cè)來車、右側(cè)準(zhǔn)備橫穿的行人以及前方車輛的意圖，從而生成多種合理的未來概率分布，以便自動駕駛汽車可以安全、高效地駕駛。

2）長時記憶更友好

某些駕駛行為的預(yù)測需要回顧較長的歷史信息。要預(yù)測一個行為，有時候需要回看很長時間的過去狀態(tài)（比如某輛車的轉(zhuǎn)向燈在幾秒前就亮了，但始終慢速行駛，現(xiàn)在終于開始并線）。Transformer對長序列的處理比傳統(tǒng)LSTM等要更為穩(wěn)健，而且可以并行計算，訓(xùn)練效率會更高。當(dāng)然，為了處理更長的歷史信息，需采用稀疏注意力、局部—全局混合機制或緩存機制來控制計算量。

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3）規(guī)劃可以直接利用預(yù)測注意力

當(dāng)預(yù)測模塊和規(guī)劃模塊都基于Transformer構(gòu)建時，它們之間的信息流動會更加順暢。規(guī)劃模塊不僅能看到預(yù)測模塊輸出的軌跡，甚至能“看到”預(yù)測過程中的注意力分布，即其他交通參與者最關(guān)心誰。這為自車的決策提供了更深層次的上下文，如在通過一個擁擠路口時，自動駕駛汽車可以對那個注意力高度分散、行為不確定的車輛保持更大的安全距離。

最后的話

Transformer為自動駕駛帶來了一種更強大、更靈活的“信息關(guān)聯(lián)與理解”的新范式。它讓機器能夠像人類一樣，更全面地審視復(fù)雜的駕駛環(huán)境，將不同來源、不同時間的信息融會貫通，從而做出更前瞻、更合理的決策。

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       原文標(biāo)題 : Transformer如何讓自動駕駛變得更聰明？