1.3 BEV感知算法的分類

BEV感知算法的核心在于其獨(dú)特的視角轉(zhuǎn)換，特別是通過(guò)鳥(niǎo)瞰視角為自動(dòng)駕駛提供直觀且全面的環(huán)境表示，這使得BEV感知算法比基于其他視角算法更具優(yōu)勢(shì)。為了更系統(tǒng)地理解BEV感知算法的技術(shù)框架，筆者參考了大量相關(guān)文獻(xiàn)，并根據(jù)視角轉(zhuǎn)換模塊所采用的不同技術(shù)方法，將BEV感知算法歸納為4個(gè)主要類別，分別是基于單應(yīng)性的方法、基于深度估計(jì)的方法、基于多層感知器的方法以及基于Transformer的方法。通過(guò)分類，我們可以更清晰地看到BEV感知算法體系的整體架構(gòu)和各個(gè)組成部分之間的關(guān)系，如圖1-7所示。同時(shí)，這樣的分類也有助于我們更深入地了解和研究BEV感知算法的不同實(shí)現(xiàn)方式及其優(yōu)缺點(diǎn)。

圖1-7 透視視角和鳥(niǎo)瞰視角轉(zhuǎn)換的算法分類