文献类型：会议论文

中文题名：BEV融合感知算法综述

作者：肖荣春;刘元盛;张军;于康鸿;张婷;王子钰

第一作者：肖荣春

机构：[1]北京市信息服务工程重点实验室;[2]北京联合大学机器人学院;[3]北京市联合大学城市与轨道交通学院

第一机构：北京市信息服务工程重点实验室

会议论文集：中国计算机用户协会网络应用分会2023年第二十七届网络新技术与应用年会论文集

会议日期：20231116

会议地点：中国江苏镇江

语种：中文

中文关键词：自动驾驶;BEV;多模态融合;3D检测与分割;视觉SLAM

摘要：从鸟瞰图(Bird’s Eye View,BEV)中学习强表示特征来完成感知任务正在成为工业界和学术界新的研究热点。自动驾驶算法的传统感知方法是在前视图或透视图中执行检测、分割、跟踪等。随着车辆上搭载的传感器变得越来越复杂,整合来自不同传感器的多源信息并在统一视图中表示特征变得至关重要。基于BEV融合感知相较于传感器后融合感知更有利于保留语义特征信息和3D空间信息,且在数据集上取得了更高的精度与更低的时延。本文回顾了有关BEV感知的最新研究成果,介绍了几种业界主流的BEV融合感知方法设计,阐明了BEV感知未来的发展方向。