1.5 本章小結

本章綜合介紹了在自動駕駛核心領域扮演關鍵角色的BEV感知算法。該算法能將多源異構傳感器數據整合至統一的鳥瞰視圖，實現全面、連貫的環境感知，解決數據的多樣性與不一致性問題。

BEV感知算法優勢明顯：與下游任務模塊無縫對接，促進多傳感器高效融合，提升感知精確度與魯棒性，尤其利于純視覺系統，可以有效整合重復信息，增強目標識別的準確性和穩定性。在實踐過程中，BEV感知算法展現了幾何變換、深度學習等多種實現范式，根據具體實現途徑的不同，可分為基于單應性、深度估計、多層感知器及Transformer等的方法，它們分別有其適用場景。

盡管優勢顯著，但BEV感知算法也面臨四大挑戰：Transformer模型部署難度高，特別是在資源有限的環境下存在計算與存儲負擔；覆蓋距離受限，影響全面環境監測；稀疏模型的有效實施尚需技術突破；處理體素數據時效率低下，造成資源浪費。目前，研究人員正在積極尋求策略來克服這些挑戰，推動BEV感知算法性能與實用性的持續進步。