自動駕駛汽車BEV感知算法

第1章 緒論 001
1.1 汽車的智能化 001
1.1.1 智能汽車階段 001
1.1.2 智能網聯汽車階段 002
1.1.3 自動駕駛汽車階段 003
1.2 BEV感知算法簡介 004
1.2.1 什麼是BEV？ 004
1.2.2 BEV感知算法的發展歷程 005
1.2.3 BEV感知算法的重要性 005
1.2.4 應用與挑戰 005
1.3 自動駕駛汽車BEV感知算法分類及 外研究現狀 006
1.3.1 基於多相機的BEV感知算法及 外研究現狀 006
1.3.2 基於激光雷達的BEV感知算法及 外研究現狀 010
1.3.3 基於多傳感器融合的BEV感知算法及 外研究現狀 012
1.4 本書內容概要 015

第2章 基於點雲信息處理的激光雷達BEV感知算法 016
2.1 激光雷達點雲基礎 016
2.1.1 激光雷達原理 017
2.1.2 點雲的特性 019
2.2 基於激光雷達信息處理的3D目標檢測算法 022
2.2.1 BEV視角生成 022
2.2.2 網絡的推理框架 024
2.2.3 點雲數據後處理 026
2.2.4 實驗結果與分析 027
2.2.5 結論 031
2.3 基於激光雷達的端到端BEV目標檢測算法 031
2.3.1 BEV視角生成 032
2.3.2 網絡的推理框架 032
2.3.3 多任務訓練 035
2.3.4 實驗結果與分析 036
2.3.5 結論 039
本章小結 039

第3章 基於多尺度空間結構理解的多相機BEV感知算法 041
3.1 超大目標與小目標檢測 041
3.2 網絡模型 043
3.3 空洞-加權雙向特征金字塔模塊 044
3.3.1 並行空洞卷積特征提取 044
3.3.2 雙向加權特征金字塔特征融合 045
3.4 多尺度目標相對深度學習 046
3.4.1 尺度檢測與自適應參考點選取 046
3.4.2 相對深度計算 048
3.5 檢測頭和損失函數 048
3.6 實驗及其可視化 049
3.6.1 數據集和實驗設置 049
3.6.2 整體檢測精度提升 050
3.6.3 類別平均精度比較 051
3.6.4 消融實驗 053
3.6.5 檢測結果可視化 055
本章小結 057

第4章 基於時空特征融合的多相機BEV感知算法 059
4.1 時空特征融合的重要性 059
4.2 網絡模型 061
4.2.1 總體框架 061
4.2.2 實例信息傳播 062
4.2.3 圖像編碼器 064
4.2.4 時空特征融合註意力模塊 065
4.2.5 高效時空可變形聚合模塊 067
4.2.6 BEV自註意力 068
4.3 實驗與分析 069
4.3.1 數據集 069
4.3.2 評估指標 070
4.3.3 實驗細節 070
4.3.4 對比實驗 070
4.3.5 定性分析 073
4.3.6 消融實驗 076
本章小結 079

第5章 基於位置與語義信息加權的極坐標多相機BEV感知算法 081
5.1 使用極坐標進行感知的必要性 082
5.2 網絡模型 083
5.2.1 總體框架 083
5.2.2 跨平面特征編碼與對齊 086
5.2.3 多層級BEV特征編碼與解碼 088
5.3 算法測試與結果分析 090
5.3.1 數據集與環境配置 090
5.3.2 在nuScenes數據集上的測試結果分析 091
5.3.3 實驗定性分析 092
5.4 消融實驗 093
5.4.1 極坐標系與笛卡兒坐標系對比 093
5.4.2 采用信息加權方法與融入時間信息的有效性 095
5.4.3 選擇 參數的正交實驗 096
本章小結 098

第6章 基於極坐標的多傳感器融合BEV感知算法 100
6.1 極坐標系下的多模態融合技術問題概述 101
6.2 基於極坐標的多模態融合BEV目標檢測算法 102
6.2.1 總體架構 103
6.2.2 極坐標候選區域生成模塊 104
6.2.3 極坐標區域內查詢生成模塊 106
6.2.4 極坐標區域內信息融合模塊 109
6.2.5 目標檢測與損失函數 110
6.3 算法測試與結果分析 111
6.3.1 數據集與環境配置 111
6.3.2 在nuScenes數據集上的測試與結果分析 112
6.3.3 消融實驗 114
6.3.4 實驗定性分析 118
本章小結 120

第7章 基於相機-激光雷達融合的BEV感知算法 122
7.1 BEV視角下多模態融合的3D目標檢測方法 123
7.1.1 激光雷達初始特征提取和BEV特征的構建 124
7.1.2 相機的初始特征提取和BEV特征的構建 124
7.1.3 激光雷達-相機BEV特征融合的多模態交叉
註意力機制的構建 125
7.1.4 BEV自註意力機制 126
7.1.5 預測頭 127
7.1.6 損失函數 127
7.2 實驗與分析 129
7.2.1 數據集 129
7.2.2 評估指標 129
7.2.3 實驗細節 129
7.2.4 對比實驗 130
7.3 消融實驗分析 132
7.3.1 定量分析 133
7.3.2 定性分析 133
本章小結 137

第8章 基於註意力機制的相機和激光雷達融合BEV感知算法 138
8.1 網絡模型 138
8.1.1 總體框架 138
8.1.2 圖像特征提取和BEV特征的構建 139
8.1.3 激光雷達特征到BEV特征的轉化 141
8.1.4 BEV特征融合模塊 141
8.1.5 3D目標檢測頭 143
8.2 損失函數 143
8.3 實驗設置及評估 143
8.3.1 數據集 144
8.3.2 評價指標 144
8.3.3 實驗細節 144
8.3.4 檢測結果及對比 145
8.3.5 消融實驗 146
本章小結 150

第9章 總結與展望 151
9.1 本書總結 151
9.2 未來展望 152

參考文獻 154
為進一步促進BEV感知算法研究，本書全面深入地探討了自動駕駛汽車BEV感知算法的理論基礎、關鍵技術、應用實踐以及未來發展趨勢。其中，第1章主要介紹了BEV環境感知算法的定義、發展歷程、重要性以及面臨的挑戰；第2~8章詳細介紹了不同類型的BEV感知算法，涵蓋了基於點雲信息處理的激光雷達BEV感知算法、基於多尺度空間結構理解的多相機BEV感知算法、基於時空特征融合的多相機BEV感知算法、基於位置與語義信息加權的極坐標多相機BEV感知算法、基於極坐標的多傳感器融合BEV感知算法、基於相機-激光雷達融合的BEV感知算法以及基於註意力機制的相機和激光雷達融合BEV感知算法；第9章提煉了BEV感知算法的關鍵研究成果，並對未來的發展趨勢進行了展望。 本書不僅涵蓋了BEV感知算法的基礎理論和關鍵技術，還通過大量實驗數據和案例分析展示了算法的實際應用效果，具有很高的學術價值和實踐指導意義。本書可作為自動駕駛領域的研究人員、工程師以及相關專業高校師生的參考書籍。