自动驾驶的弟模块：感知

之处在BEV空间内排行相异之处级的糅合，一来数据资料损失少，二来算力消耗也较少（一般来说前所糅合），所以针对BEV聚焦下的感受战斗任务，采行中所糅合的思路来得多。

BEV聚焦下的感受战斗任务范式

将摄影机数据资料（2D视频）输入到相异之处提炼出新网络中所进行时多个摄影机数据资料的相异之处提炼出新；

将所有摄影机数据资料提炼出新到的相异之处通过网络研读的方式连续函数到BEV空间内下；

在BEV空间内下，排行对映异构数据资料的糅合，将影像数据资料在BEV空间内下连续函数的相异之处与激光低空点云相异之处排行糅合；（可中选，如BEVFormer仅用6个摄影机构筑BEV空间内相异之处）

排行当前糅合，糅合前所几个时刻的相异之处，提升感受能力；（个人认为：引入当前相异之处后可以在一定程度上解决遮住疑虑）

根据获取得BEV相异之处，用于南岸战斗任务；（车道线检查、障碍物检查、3D能够检查等次子战斗任务，相当于整个假设是一个多战斗任务研读假设）

BEV聚焦下的感受具有的优势

一环摄影机糅合和对映异构数据资料糅合更为容易充分来进行

一环摄影机糅合或者对映异构数据资料排行糅合时，由于相异数据资料其表示的极坐标相异，需用很多后处理规则去关联相异射频的感受结果，工序非常复杂。在BEV空间内内做到糅合后，通过网络自主研读连续函数规则，产生BEV相异之处用于感受南岸战斗任务，启发式充分来进行更为加来得简单，并且BEV空间内内感官感受到的物体大小和朝向也都能如此一来取得表达。

当前糅合更为容易充分来进行

在构筑BEV空间内时，可以很容易地糅合当前电子邮件，使得给予的BEV相异之处可以更为高地充分来进行南岸的一些感受战斗任务，如通讯设备战斗任务。

一定程度上缓解感受战斗任务中所的遮住疑虑

宗教性的2D感受战斗任务只能感受看不到的能够，对于遮住完全即便如此，而在BEV空间内内，可以基于本体论知识或者来进行当前糅合，对被遮住的周边排行假设，从而“脑补”出新被遮住周边可能实际上物体。虽然“脑补”出新的物体，有一定“想象”的成分，但这对于南岸的规控组件仍有很多益处。

易于多战斗任务研读

适用宗教性法则做到感受战斗任务时，需共五做到能够识别系统对、和运动假设，更为像是个“串行系统对”，中游的测量误差会传播到南岸从而造成测量误差累积；而在BEV空间内内，感受和运动假设在统一空间内内进行时，因而可以通过神经网络如此一来做到端到端优化，“借助于”出新结果，这样既可以能避免测量误差累积，也大大减少了人工逻辑的功用，让感受网络可以通过数据资料液压的方式来自研读，从而更为高地充分来进行系统插值。

参考文章

一文读懂BEV空间内内的相异之处级糅合 如何充分来进行“轻高精绘制地图”的城市NOH？毫末自动驾驶的8大引人注目。

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