CUDA-PointPillars
CUDA-PointPillars 是一个专为激光雷达（LiDAR）点云数据设计的高效目标检测推理项目。它基于经典的 PointPillars 算法，利用 NVIDIA TensorRT 引擎进行加速，旨在解决自动驾驶等场景中点云数据处理量大、实时性要求高的难题。
该工具将复杂的检测流程优化为三个核心阶段：首先将稀疏的点云数据体素化为特征，接着通过 TensorRT 引擎快速提取检测特征，最后解析结果并应用非极大值抑制（NMS）输出最终目标。其最大的技术亮点在于极致的性能优化，在 NVIDIA Jetson Orin 平台上，FP16 精度下的整体推理延迟低至 6.84 毫秒，且在 KITTI 数据集上的检测精度与主流开源方案 OpenPCDet 相当，实现了速度与精度的完美平衡。
CUDA-PointPillars 特别适合从事自动驾驶感知算法开发的工程师、嵌入式 AI 研究人员以及需要在边缘计算设备上部署高性能点云检测应用的开发者使用。项目提供了完整的 Docker 环境配置、模型导出脚本及评估工具，帮助用户轻松完成从模型训练到端侧部署的全流程，是构建实时 3D 感知系统的有力助手。
使用场景
某自动驾驶初创团队正在为基于 NVIDIA Jetson Orin 的无人配送车开发实时障碍物检测系统，需处理激光雷达产生的高密度点云数据。
没有 CUDA-PointPillars 时
- 推理延迟过高：传统 CPU 或未优化的 GPU 实现处理点云体素化与特征提取耗时严重，难以满足车辆高速行驶下的毫秒级响应需求。
- 资源占用失衡：通用深度学习框架在嵌入式设备上运行笨重，导致算力浪费，无法同时兼顾感知与其他控制任务。
- 部署流程繁琐：从模型训练到边缘端落地需经历复杂的格式转换与算子适配，开发人员需花费大量时间调试环境兼容性。
- 精度与速度难兼得：为了提升帧率被迫降低输入分辨率或简化模型，直接导致对行人、骑行者等小目标的漏检率上升。
使用 CUDA-PointPillars 后
- 极致低延迟推理：利用定制 CUDA 核函数将体素化压缩至 0.18ms，整体端到端推理仅需 6.84ms，轻松实现超过 100FPS 的实时检测。
- 硬件效能最大化：专为 TensorRT 和 Jetson Orin 优化，FP16 精度下高效利用显存与计算单元，确保系统在低功耗下稳定运行。
- 一站式部署体验：提供完整的 Docker 环境与脚本，一键完成从 ONNX 模型导出到 TRT 引擎生成的全流程，大幅缩短上线周期。
- 保持高精度检测：在速度提升的同时，KITTI 数据集验证显示其对车辆、行人及骑行者的检测精度（mAP）与原始 OpenPCDet 模型基本持平，无性能损失。
CUDA-PointPillars 通过软硬协同的深度优化，成功解决了激光雷达点云处理在边缘设备上的实时性与准确性矛盾，让高阶自动驾驶算法得以低成本落地。
运行环境要求
- Linux
必需 NVIDIA GPU，推荐 Nvidia Jetson Orin，需支持 CUDA 11.4
未说明
快速开始
使用 TensorRT 进行 PointPillars 推理
本仓库包含使用 TensorRT 进行 pointpillars 推理的源代码和模型。
整体推理流程包括以下阶段：
- 将点云体素化为 10 通道特征
- 运行 TensorRT 引擎以获取检测特征
- 解析检测特征并应用非极大值抑制 (NMS)
先决条件
准备模型与数据
我们提供了一个 Dockerfile，以简化环境搭建。请在安装 nvidia-docker 后，执行以下命令来构建 Docker 镜像：
cd docker && docker build . -t pointpillar
随后，可以使用以下命令运行 Docker 容器：
nvidia-docker run --rm -ti -v /home/$USER/:/home/$USER/ --net=host --rm pointpillar:latest
对于模型导出，请执行以下命令克隆 pcdet 仓库并安装自定义 CUDA 扩展：
git clone https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git
cd OpenPCDet && git checkout 846cf3e && python3 setup.py develop
将 PTM 下载到 ckpts/ 目录下，然后使用以下命令导出 ONNX 模型：
python3 tool/export_onnx.py --ckpt ckpts/pointpillar_7728.pth --out_dir model
使用以下命令在 KITTI 数据集上进行评估，请参阅 KITTI 数据集评估 获取更多关于数据准备的详细信息：
sh tool/evaluate_kitti_val.sh
运行时环境设置
- Nvidia Jetson Orin + CUDA 11.4 + cuDNN 8.9.0 + TensorRT 8.6.11
编译与运行
sudo apt-get install git-lfs && git lfs install
git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/CUDA-PointPillars.git
cd CUDA-PointPillars && . tool/environment.sh
mkdir build && cd build
cmake .. && make -j$(nproc)
cd ../ && sh tool/build_trt_engine.sh
cd build && ./pointpillar ../data/ ../data/ --timer
FP16 性能与指标
在 KITTI 数据集的训练集（7481 个实例）上的 FP16 平均性能如下：
| 功能（单位：ms） | Orin |
| ----------------- | ------ |
| 体素化 | 0.18 |
| 主干网络 & 头部 | 4.87 |
| 解码器 & NMS | 1.79 |
| 整体 | 6.84 |
KITTI 数据集验证集（3769 个实例）上的 3D 中等难度指标如下：
| | Car@R11 | Pedestrian@R11 | Cyclist@R11 |
| ----------------- | --------| -------------- | ------------ |
| CUDA-PointPillars | 77.00 | 52.50 | 62.26 |
| OpenPCDet | 77.28 | 52.29 | 62.68 |
注意事项
- 由于 GPU 同时处理所有点，而每个体素中点的选择是随机的，因此体素化过程的输出具有随机性。
参考文献
常见问题
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