为进一步促进BEV感知算法研究，本书全面深入地探讨了自动驾驶汽车BEV感知算法的理论基础、关键技术、应用实践以及未来发展趋势。其中，第1章主要介绍了BEV环境感知算法的定义、发展历程、重要性以及面临的挑战；第2~8章详细介绍了不同类型的BEV感知算法，涵盖了基于点云信息处理的激光雷达BEV感知算法、基于多尺度空间结构理解的多相机BEV感知算法、基于时空特征融合的多相机BEV感知算法、基于位置与语义信息加权的极坐标多相机BEV感知算法、基于极坐标的多传感器融合BEV感知算法、基于相机-激光雷达融合的BEV感知算法以及基于注意力机制的相机和激光雷达融合BEV感知算法；第9章提炼了BEV感知算法的关键研究成果，并对未来的发展趋势进行了展望。
本书不仅涵盖了BEV感知算法的基础理论和关键技术，还通过大量实验数据和案例分析展示了算法的实际应用效果，具有很高的学术价值和实践指导意义。本书可作为自动驾驶领域的研究人员、工程师以及相关专业高校师生的参考书籍。

第1章 绪论 001
1.1 汽车的智能化 001
1.1.1 智能汽车阶段 001
1.1.2 智能网联汽车阶段 002
1.1.3 自动驾驶汽车阶段 003
1.2 BEV感知算法简介 004
1.2.1 什么是BEV？ 004
1.2.2 BEV感知算法的发展历程 005
1.2.3 BEV感知算法的重要性 005
1.2.4 应用与挑战 005
1.3 自动驾驶汽车BEV感知算法分类及国内外研究现状 006
1.3.1 基于多相机的BEV感知算法及国内外研究现状 006
1.3.2 基于激光雷达的BEV感知算法及国内外研究现状 010
1.3.3 基于多传感器融合的BEV感知算法及国内外研究现状 012
1.4 本书内容概要 015

第2章 基于点云信息处理的激光雷达BEV感知算法 016
2.1 激光雷达点云基础 016
2.1.1 激光雷达原理 017
2.1.2 点云的特性 019
2.2 基于激光雷达信息处理的3D目标检测算法 022
2.2.1 BEV视角生成 022
2.2.2 网络的推理框架 024
2.2.3 点云数据后处理 026
2.2.4 实验结果与分析 027
2.2.5 结论 031
2.3 基于激光雷达的端到端BEV目标检测算法 031
2.3.1 BEV视角生成 032
2.3.2 网络的推理框架 032
2.3.3 多任务训练 035
2.3.4 实验结果与分析 036
2.3.5 结论 039
本章小结 039

第3章 基于多尺度空间结构理解的多相机BEV感知算法 041
3.1 超大目标与小目标检测 041
3.2 网络模型 043
3.3 空洞-加权双向特征金字塔模块 044
3.3.1 并行空洞卷积特征提取 044
3.3.2 双向加权特征金字塔特征融合 045
3.4 多尺度目标相对深度学习 046
3.4.1 尺度检测与自适应参考点选取 046
3.4.2 相对深度计算 048
3.5 检测头和损失函数 048
3.6 实验及其可视化 049
3.6.1 数据集和实验设置 049
3.6.2 整体检测精度提升 050
3.6.3 类别平均精度比较 051
3.6.4 消融实验 053
3.6.5 检测结果可视化 055
本章小结 057

第4章 基于时空特征融合的多相机BEV感知算法 059
4.1 时空特征融合的重要性 059
4.2 网络模型 061
4.2.1 总体框架 061
4.2.2 实例信息传播 062
4.2.3 图像编码器 064
4.2.4 时空特征融合注意力模块 065
4.2.5 高效时空可变形聚合模块 067
4.2.6 BEV自注意力 068
4.3 实验与分析 069
4.3.1 数据集 069
4.3.2 评估指标 070
4.3.3 实验细节 070
4.3.4 对比实验 070
4.3.5 定性分析 073
4.3.6 消融实验 076
本章小结 079

第5章 基于位置与语义信息加权的极坐标多相机BEV感知算法 081
5.1 使用极坐标进行感知的必要性 082
5.2 网络模型 083
5.2.1 总体框架 083
5.2.2 跨平面特征编码与对齐 086
5.2.3 多层级BEV特征编码与解码 088
5.3 算法测试与结果分析 090
5.3.1 数据集与环境配置 090
5.3.2 在nuScenes数据集上的测试结果分析 091
5.3.3 实验定性分析 092
5.4 消融实验 093
5.4.1 极坐标系与笛卡儿坐标系对比 093
5.4.2 采用信息加权方法与融入时间信息的有效性 095
5.4.3 选择最优参数的正交实验 096
本章小结 098

第6章 基于极坐标的多传感器融合BEV感知算法 100
6.1 极坐标系下的多模态融合技术问题概述 101
6.2 基于极坐标的多模态融合BEV目标检测算法 102
6.2.1 总体架构 103
6.2.2 极坐标候选区域生成模块 104
6.2.3 极坐标区域内查询生成模块 106
6.2.4 极坐标区域内信息融合模块 109
6.2.5 目标检测与损失函数 110
6.3 算法测试与结果分析 111
6.3.1 数据集与环境配置 111
6.3.2 在nuScenes数据集上的测试与结果分析 112
6.3.3 消融实验 114
6.3.4 实验定性分析 118
本章小结 120

第7章 基于相机-激光雷达融合的BEV感知算法 122
7.1 BEV视角下多模态融合的3D目标检测方法 123
7.1.1 激光雷达初始特征提取和BEV特征的构建 124
7.1.2 相机的初始特征提取和BEV特征的构建 124
7.1.3 激光雷达-相机BEV特征融合的多模态交叉
注意力机制的构建 125
7.1.4 BEV自注意力机制 126
7.1.5 预测头 127
7.1.6 损失函数 127
7.2 实验与分析 129
7.2.1 数据集 129
7.2.2 评估指标 129
7.2.3 实验细节 129
7.2.4 对比实验 130
7.3 消融实验分析 132
7.3.1 定量分析 133
7.3.2 定性分析 133
本章小结 137

第8章 基于注意力机制的相机和激光雷达融合BEV感知算法 138
8.1 网络模型 138
8.1.1 总体框架 138
8.1.2 图像特征提取和BEV特征的构建 139
8.1.3 激光雷达特征到BEV特征的转化 141
8.1.4 BEV特征融合模块 141
8.1.5 3D目标检测头 143
8.2 损失函数 143
8.3 实验设置及评估 143
8.3.1 数据集 144
8.3.2 评价指标 144
8.3.3 实验细节 144
8.3.4 检测结果及对比 145
8.3.5 消融实验 146
本章小结 150

第9章 总结与展望 151
9.1 本书总结 151
9.2 未来展望 152

参考文献 154