BEV感知的二维特征点

　　BEV感知的二维特征点

　　首先来简单介绍一下什么是BEV感知。

　　BEV感知（Bird’s Eye View Perception）是一种用于自动驾驶汽车的感知系统，用于提供车辆周围自上而下的视图。该系统用于检测和跟踪车辆路径中的行人、车辆和障碍物等物体。

　　BEV图往往是利用四路环视鱼眼图，经过内外参标定后拼接而成。对于拼接后的BEV视图，可以利用深度学习进行语义分割。分割后的BEV视图，通过计算机视觉算法可以提取出车辆、行人等障碍物的外轮廓。利用这些特征，我们可以生成视觉矢量地图，提供给下游的规划算法使用。

　　那么，什么是矢量地图？

　　栅格地图与矢量地图

　　栅格地图，是一种由单元格网格组成的地图，其中每个单元格代表地图的一小部分。为每个单元指定一个值，该值表示地图的一个特征，例如海拔、位置占用或植被。

　　矢量地图是由点、线和多边形组成的地图，用于表示地图上的特征。每个特征都由一组坐标表示，这些坐标定义了其形状和位置。矢量地图通常用于表示离散数据，如道路、建筑物和其他基础设施。

　　就优势而言，矢量地图比栅格地图具有以下优势：

　　1.可缩放性：矢量地图可以无限缩放，而不会丢失分辨率。这意味着它们可以放大以显示精细的细节，而不会像素化。

　　2.存储空间较小：矢量地图元素的存储大小通常小于栅格地图，这使得它们在自动驾驶系统运行中更容易存储和传输。

　　3.灵活性：矢量地图可以很容易地编辑和更新，这使它们比栅格地图更灵活。例如，如果添加或删除道路，可以在矢量地图上轻松更新

　　4.更好的标记：矢量地图可以更好地标记特征，因为可以精确的标注元素的语义类别，并可以轻松地更新