1.5 本章小結(jié)

本章綜合介紹了在自動駕駛核心領(lǐng)域扮演關(guān)鍵角色的BEV感知算法。該算法能將多源異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)整合至統(tǒng)一的鳥瞰視圖，實(shí)現(xiàn)全面、連貫的環(huán)境感知，解決數(shù)據(jù)的多樣性與不一致性問題。

BEV感知算法優(yōu)勢明顯：與下游任務(wù)模塊無縫對接，促進(jìn)多傳感器高效融合，提升感知精確度與魯棒性，尤其利于純視覺系統(tǒng)，可以有效整合重復(fù)信息，增強(qiáng)目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在實(shí)踐過程中，BEV感知算法展現(xiàn)了幾何變換、深度學(xué)習(xí)等多種實(shí)現(xiàn)范式，根據(jù)具體實(shí)現(xiàn)途徑的不同，可分為基于單應(yīng)性、深度估計(jì)、多層感知器及Transformer等的方法，它們分別有其適用場景。

盡管優(yōu)勢顯著，但BEV感知算法也面臨四大挑戰(zhàn)：Transformer模型部署難度高，特別是在資源有限的環(huán)境下存在計(jì)算與存儲負(fù)擔(dān)；覆蓋距離受限，影響全面環(huán)境監(jiān)測；稀疏模型的有效實(shí)施尚需技術(shù)突破；處理體素?cái)?shù)據(jù)時(shí)效率低下，造成資源浪費(fèi)。目前，研究人員正在積極尋求策略來克服這些挑戰(zhàn)，推動BEV感知算法性能與實(shí)用性的持續(xù)進(jìn)步。