bev自動駕駛怎么樣？

BEV 自動駕駛是當前自動駕駛領域的一個重要發展方向，具有諸多優勢和特點。

BEV 感知算法全稱是“Bird-Eye-View（鳥瞰視角）”，它通過將多個視角的攝像頭圖像，統一通過公共的特征提取器，投影到同一個 BEV 空間里。在這個過程中，攝像頭接收到影像，通過視覺神經網絡的主干網絡提取影像中的特征值，然后借助 Transformer 算法，把多個攝像頭影像的特征值放進一個 3D 空間里。

BEV 自動駕駛的核心問題在于：

如何通過視角到 BEV 的視角轉換來重建丟失的三維信息；

如何獲取 BEV 網格中的真實標注；

如何制定管線以納入來自不同來源和視圖的特征；

隨著傳感器配置在不同場景中的變化，如何適應和推廣算法。

對于重建丟失的三維信息，目前有多種解決方案。比如通過深度估計網絡，利用雷達作為深度的真值，深度細化模塊專門對深度估計部分進行優化。在獲取 BEV 網格中的真實標注方面，需要高精度的標注設備和技術，以及大量的數據積累和優化算法。制定管線納入不同來源和視圖的特征，可以采用解耦傳感器的方式，讓不同傳感器的數據都能投影到同一個 BEV 空間。適應不同場景變化的算法，則需要不斷訓練和優化模型，提高其泛化能力。

在實際應用中，BEV 自動駕駛有著出色的表現。它能顯著提升自動駕駛系統的處理速度與準確性，甚至可以基于先驗知識，對被遮擋的區域進行預測，大大提升自動駕駛對一些長尾問題（如“鬼探頭”）的預判能力。

目前，行業內都在瞄準 BEV 算法，雖然模型還沒有完全收斂，但已經有很多企業和研究機構取得了重要的突破。比如上汽人工智能實驗室依靠 BEV 視覺感知算法模型，在國際公開榜單 nuScenes 拿下“自動駕駛檢測跟蹤算法”的全球第一。百度推出了車路一體的 BEV 感知方案 UniBEV，通過給傳感器做解耦、利用路側攝像頭、使用無人出租車的海量數據以及借助高精地圖等手段，發揮自身優勢。

未來，BEV 自動駕駛有望在深度估計、多傳感器融合、無參數網絡設計以及知識整合等方面取得進一步的發展，為自動駕駛帶來更安全、高效的解決方案。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯網）