前言

為什么寫這本書

在傳統燃油車領域，我國與日本、德國等汽車工業強國相比，起步時間較晚，技術積累和產業鏈成熟度相對較低。然而，隨著全球環保意識的增強和新能源汽車技術的快速發展，我們迎來了一個前所未有的機遇——通過新能源汽車實現產業趕超。

新能源汽車，特別是電動汽車，以其零排放、低噪聲、低維護成本等優勢，正逐漸成為全球汽車市場的新寵。而在這場新能源汽車的浪潮中，自動駕駛技術更是被譽為未來的科技明珠。自動駕駛不僅代表著汽車科技的前沿，更是提升道路安全、緩解交通擁堵、提高出行效率的關鍵技術。

自動駕駛技術的優勢在于，它可以顯著提高道路安全和交通效率。通過精確的傳感器和先進的算法，自動駕駛車輛能夠實時感知周圍環境，做出準確的駕駛決策，從而降低交通事故發生率。同時，自動駕駛還有助于緩解交通擁堵，它通過智能路徑規劃和協同駕駛，提高了道路使用效率。

然而，自動駕駛技術的發展也面臨著諸多挑戰。首先，技術難題仍然存在，例如復雜道路和惡劣天氣條件下的感知和決策問題。其次，法律和倫理問題也是自動駕駛技術發展中需要重點考慮的，如何在確保安全的前提下，平衡技術創新與法律法規的制約，是自動駕駛技術發展必須面對的問題。

隨著自動駕駛技術的不斷進步，城市導航輔助駕駛（NOA）成為技術研發和商業應用的熱點。城市NOA是指在城市環境中，結合高精度導航技術和自動駕駛技術，實現車輛在城市道路上的自動駕駛。這一技術的興起，得益于鳥瞰視角（Bird's Eye View，BEV）技術方案的快速發展。

BEV方案為自動駕駛的感知系統帶來了革命性的進步。它通過融合多個傳感器的數據，生成車輛周圍的360°全景圖像，為自動駕駛系統提供了更為準確的環境感知信息。這使車輛能夠更加精準地判斷道路情況、障礙物位置以及行人和其他車輛的動態，從而做出更為準確的駕駛決策。

自動駕駛的BEV感知算法是實現城市NOA的核心技術之一。它通過處理傳感器數據，生成車輛行駛的決策和控制指令。BEV感知算法的優劣直接影響到自動駕駛系統的性能和安全性。因此，研究和開發高效、穩定的BEV感知算法對于推動我國自動駕駛技術的發展具有重要意義。

為了幫助廣大自動駕駛技術的研究人員和工程師更好地理解和掌握自動駕駛BEV感知算法的基本原理，我們編寫了本書。

本書匯集了兩位作者多年的研究成果與實踐經驗：我專注于自動駕駛感知技術的基礎研究與全流程優化，虞凡則致力于出行平臺及Robotaxi技術的應用研究，特別關注BEV感知技術在城市復雜環境中的挑戰。這種多角度的合作，使本書能夠從理論與實踐兩方面，為讀者提供全面的視角。

本書系統地介紹了BEV算法的基礎知識、關鍵技術及實現方法，以及自動駕駛感知系統的架構和設計思路。通過傳遞我和虞凡的專業知識與技術積累，希望為讀者提供實用的入門知識，并激發其在自動駕駛技術領域的創新。

如何閱讀本書

本書共9章，各章內容簡介如下。

第1章將帶領你快速了解BEV感知算法的核心概念。本章不僅會勾勒BEV感知算法的大致框架，還會揭示其獨特的優勢以及在實踐中可能遇到的挑戰，為你后續的深入學習奠定堅實的基礎。

第2章將引導你走進數據的世界。這一章詳細介紹BEV感知算法所依賴的多個知名數據集，如KITTI、nuScenes和Waymo等。通過對比這些數據集的特點，你將更加明確它們的適用場景。同時，本章還提供評測算法性能的關鍵指標和計算方法，為你后續的實驗和研究提供依據。

第3章將為你提供豐富的特征提取方法。無論是基于圖像模態還是基于激光雷達模態的數據，本章都將進行深入的介紹，從相機的內外參數調整到圖像特征的深度網絡提取，再到點云目標檢測算法，本章對每一環節都將進行了細致的講解。

第4章將深入BEV感知算法的基本模塊。你將探索視角轉換的原理、注意力模塊的運作機制，以及Transformer及其各種改進模型在算法中的應用。此外，本章也將深入剖析時序融合技術，讓你對算法的每一個細節都了如指掌。

第5章將介紹顯式視角轉換的BEV感知算法。本章將詳細解讀BEVDet和BEVDet4D等先進算法，展示它們如何通過精確的數學變換，將復雜的圖像數據轉換為直觀的鳥瞰視圖，從而實現高精度的3D目標檢測。

第6章將介紹隱式視角轉換的BEV感知算法。在這一章中，你將接觸包括BEVFormer、DETR3D和PETR在內的多種典型的BEV感知算法。這些算法通過獨特的策略，成功實現了從相機視角到鳥瞰視角的靈活轉換，極大地提高了3D檢測的準確性。

第7章和第8章將通過生動的案例，指導你親手實現BEV感知算法。從環境的搭建到代碼的詳細解讀，再到模型的訓練與優化，每一步都將進行詳盡的闡述，確保你能夠從理論走向實踐，真正掌握BEV感知算法的精髓。

第9章將接觸自動駕駛領域的前沿技術——大模型的應用。本章深入探討端到端的自動駕駛系統UniAD，以及它在自動駕駛數據生產和模型訓練中的獨特作用。同時，也將客觀分析視覺大模型當前面臨的挑戰和發展難點，為你在這一領域的研究指明方向。

通過閱讀本書，你不僅能夠全面掌握BEV感知算法的原理和實現細節，還能夠深入了解它在實際應用中的巨大潛力。無論你是自動駕駛領域的初學者還是資深研究者，本書都將為你提供寶貴的參考和啟示。

勘誤和支持

由于計算機科學發展迅速，技術不斷改進，以及人們對問題的認知水平持續提升，書中難免存在疏漏和不足。希望讀者不吝賜教，也歡迎各位讀者對書中存在的問題給出自己的意見和思考。我的郵箱是necther@qq.com。

在本書的編寫過程中，我得到了我的學生黎楚凡、付都、艾志遠、余齊楨的幫助，在此表示感謝，祝愿他們在今后的學習過程中學有所成，前程似錦。同時，感謝朋友和家人的支持。

易顯維