摘要：在中国自动驾驶技术的前沿探索中，清华大学李骏院士带领的团队取得了引人注目的新成就。该团队在自动驾驶感知安全领域的一项重大突破，不仅解决了多项技术难题，还得到了国际学术界的认可与产业界的青睐。

在中国自动驾驶技术的前沿探索中，清华大学李骏院士带领的团队取得了引人注目的新成就。该团队在自动驾驶感知安全领域的一项重大突破，不仅解决了多项技术难题，还得到了国际学术界的认可与产业界的青睐。

李骏院士团队提出的BEVHeight++视觉感知框架，为自动驾驶系统提供了更加稳健的感知能力。这一创新方案，成功克服了传统算法在面对路侧高视角与车端低视角时，由于相机位置和运动状态变化、图像模糊等因素导致的检测性能下降问题。这一研究成果已被国际权威期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（T-PAMI）收录。

针对传统深度估计方法在远距离物体识别上的局限性，李骏团队提出了一种基于高度的空间建模新方法。该方法利用物体与地面之间的垂直距离信息，构建了一个与距离无关、对相机位置变化具有鲁棒性的三维空间表示。这一创新，使得自动驾驶系统在不同视角和复杂场景下，都能实现准确且稳定的感知。

在此基础上，团队进一步开发了高度-深度双重建模分支网络。通过图像与鸟瞰视角的两阶段融合框架，该网络能够生成抗干扰性强的融合鸟瞰视角特征图。这一技术，使得自动驾驶系统能够同时适应车端（低视角）和路侧（高视角）场景，不受相机位置变化和运动模糊等因素的干扰。

为了验证BEVHeight++模型的性能，研究团队在多个路侧和车端场景数据集上进行了全面测试。在DAIR-V2X-I路侧感知基准测试中，针对实际场景中常见的相机位置扰动问题，BEVHeight++模型相较于现有方法，实现了28.2%的精度提升。在nuScenes-C车端感知鲁棒性基准测试中，该模型在NDS（综合检测评分）和mAP（平均精度）两大核心指标上，分别取得了9.3%和8.8%的性能突破。

李骏院士团队的研究成果，不仅在学术界获得了高度评价，还得到了产业界的广泛关注。NVIDIA公司已将相关技术集成至其DeepStream人工智能算法平台，为智能网联汽车的安全性提供了关键技术支撑。这一合作，不仅彰显了李骏团队研究成果的实用价值，也进一步推动了自动驾驶技术的产业化进程。

作为中国汽车工程学会名誉理事长、中国工程院院士，李骏教授及其团队一直致力于智慧城市、智能交通和智能汽车领域的深入研究。他们先后发布了多个具有影响力的数据集和算法，为自动驾驶技术的发展做出了重要贡献。未来，随着自动驾驶技术的不断成熟和普及，李骏院士团队的研究成果将有望为智能网联汽车的安全性和高效性提供更加坚实的支撑。

来源：ITBear科技资讯