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视觉BEV基本原理和方案解析

BEV(Bird’s-Eye-View)是一种鸟瞰视图的传感器数据表示方法,它的相关技术在自动驾驶领域已经成了“标配”,纷纷在新能源汽车、芯片设计等行业相继量产落地。BEV同样在高德多个业务场景使用,例如:高精地图地面要素识别、车道线拓扑构建、车端融合定位中都扮演了重要角色。如图1‑1所示: 图1‑1 BEV在高德应用场景(仅列举部分)a)高精底图 b)地面要素识别 c)车道线拓扑构建[1] d)车端融合定位(BEV特征和底图匹配)[2] 本文分享的内容主要包括两个部分:视觉BEV基本原理、方案解析。 1.BEV基础 1.1.引言 如图1‑2所示,BEV具有如下优势: 1) BEV视图尺度变化小。在PV空间(即透视图,类似通常行车记录仪所采集的车辆前视图)中,物体近大远小,物体的大小和类别、远近都有关,而在BEV空间中,物体的大小只和类别有关; 2) BEV空间是决策友好空间。BEV空间更接近3D真实空间的平面空间,而PV空间是真实物理世界在透视投影下的视图,以图1‑2的车道线举例,在真实世界中平行的两条车道线,在BEV空间下还是平行的,在PV空间却是相交的。相比之下,BEV空间下的信...

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