自動駕駛BEV是Bird's Eye View的縮寫，意為鳥瞰視圖，是從車輛上方俯瞰的場景視圖。在自動駕駛領(lǐng)域，BEV感知系統(tǒng)能夠?qū)⒍鄠€攝像頭或雷達(dá)的視覺信息轉(zhuǎn)換到鳥瞰視角，為車輛提供更大視野，使其可以同時完成多項感知任務(wù)。常見的BEV感知有3D檢測和BEV分割，通過激光雷達(dá)、攝像頭等多種方式生成圖像，融合多傳感器特征，提高自動駕駛感知和預(yù)測的準(zhǔn)確率。

3D檢測作為BEV感知的重要組成部分，有著不同的實現(xiàn)方式?；趫D像的3D檢測，依靠攝像頭捕捉的畫面來分析物體的三維信息；基于LiDAR的方式，則借助激光雷達(dá)發(fā)射的激光束精準(zhǔn)測量距離，構(gòu)建三維點云數(shù)據(jù)以實現(xiàn)檢測；基于多模態(tài)的方法，融合圖像與激光雷達(dá)等多種數(shù)據(jù)，發(fā)揮各自優(yōu)勢，讓檢測結(jié)果更為可靠。

BEV分割同樣不可或缺，地圖分割能精準(zhǔn)識別道路、建筑等各類元素，為車輛構(gòu)建詳細(xì)的環(huán)境地圖；車道線分割則明確車道邊界，幫助車輛在行駛過程中保持正確的軌跡。

生成BEV圖像的方式豐富多樣。使用激光雷達(dá)時，它憑借自身測量物體三維位置的能力，將數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)化為BEV圖像；攝像頭通過計算圖像的透視投影也能生成相應(yīng)圖像；而混合傳感器方案巧妙結(jié)合激光雷達(dá)和攝像頭，獲得的圖像兼具兩者優(yōu)點，更加精確和完整。

不過，BEV感知算法雖有諸多優(yōu)勢，但也面臨一些挑戰(zhàn)。深度感知精度存在不確定性，傳感器融合及校準(zhǔn)難度較大，環(huán)境感知存在一定局限，在動態(tài)環(huán)境中的適應(yīng)性有待提高，計算效率也有待進(jìn)一步提升。

盡管面臨挑戰(zhàn)，自動駕駛BEV依然憑借獨特優(yōu)勢在自動駕駛領(lǐng)域占據(jù)重要地位。它為自動駕駛汽車提供更全面、精準(zhǔn)的環(huán)境信息，推動自動駕駛技術(shù)邁向更高水平，成為未來智能交通發(fā)展的關(guān)鍵力量。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯(lián)網(wǎng)）