什么是自動駕駛BEV

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。在自動駕駛領域，BEV感知系統能夠將多個攝像頭或雷達的視覺信息轉換到鳥瞰視角，為車輛提供更大視野，使其可以同時完成多項感知任務。常見的BEV感知有3D檢測和BEV分割，通過激光雷達、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測的準確率。

3D檢測作為BEV感知的重要組成部分，有著不同的實現方式。基于圖像的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，則借助激光雷達發射的激光束精準測量距離，構建三維點云數據以實現檢測；基于多模態的方法，融合圖像與激光雷達等多種數據，發揮各自優勢，讓檢測結果更為可靠。

BEV分割同樣不可或缺，地圖分割能精準識別道路、建筑等各類元素，為車輛構建詳細的環境地圖；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。使用激光雷達時，它憑借自身測量物體三維位置的能力，將數據直接轉化為BEV圖像；攝像頭通過計算圖像的透視投影也能生成相應圖像；而混合傳感器方案巧妙結合激光雷達和攝像頭，獲得的圖像兼具兩者優點，更加精確和完整。

不過，BEV感知算法雖有諸多優勢，但也面臨一些挑戰。深度感知精度存在不確定性，傳感器融合及校準難度較大，環境感知存在一定局限，在動態環境中的適應性有待提高，計算效率也有待進一步提升。

盡管面臨挑戰，自動駕駛BEV依然憑借獨特優勢在自動駕駛領域占據重要地位。它為自動駕駛汽車提供更全面、精準的環境信息，推動自動駕駛技術邁向更高水平，成為未來智能交通發展的關鍵力量。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯網）