BEV感知的二維特征點

首先來簡單介紹一下什么是BEV感知。

BEV感知（Bird’s Eye View Perception）是一種用于自動駕駛汽車的感知系統，用于提供車輛周圍自上而下的視圖。該系統用于檢測和跟蹤車輛路徑中的行人、車輛和障礙物等物體。

BEV圖往往是利用四路環視魚眼圖，經過內外參標定后拼接而成。對于拼接后的BEV視圖，可以利用深度學習進行語義分割。分割后的BEV視圖，通過計算機視覺算法可以提取出車輛、行人等障礙物的外輪廓。利用這些特征，我們可以生成視覺矢量地圖，提供給下游的規劃算法使用。

那么，什么是矢量地圖？

柵格地圖與矢量地圖

柵格地圖，是一種由單元格網格組成的地圖，其中每個單元格代表地圖的一小部分。為每個單元指定一個值，該值表示地圖的一個特征，例如海拔、位置占用或植被。

矢量地圖是由點、線和多邊形組成的地圖，用于表示地圖上的特征。每個特征都由一組坐標表示，這些坐標定義了其形狀和位置。矢量地圖通常用于表示離散數據，如道路、建筑物和其他基礎設施。

就優勢而言，矢量地圖比柵格地圖具有以下優勢：

1.可縮放性：矢量地圖可以無限縮放，而不會丟失分辨率。這意味著它們可以放大以顯示精細的細節，而不會像素化。

2.存儲空間較小：矢量地圖元素的存儲大小通常小于柵格地圖，這使得它們在自動駕駛系統運行中更容易存儲和傳輸。

3.靈活性：矢量地圖可以很容易地編輯和更新，這使它們比柵格地圖更靈活。例如，如果添加或刪除道路，可以在矢量地圖上輕松更新

4.更好的標記：矢量地圖可以更好地標記特征，因為可以精確的標注元素的語義類別，并可以輕松地更新