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Bookmark or Share- BEV感知 - 知乎目前实用 bev 的技术方案已经有大概半年时间了，多个 bev 模型都在不同项目做了实际部署，可以在这些工作的基础上做一些经验总结了。 内容其实是断断续续写的，因为新冠的脑雾在我身上可感知的大概持续了半个月。 bev 带来的优势：1.
- 自动驾驶基于BEV感知的决策规划如何落地？ - 知乎bev 图像可以提供车辆周围环境的完整视图，包括车辆前方、后方、两侧和顶部。 BEV 图像可以通过多种方式生成，包括： 使用激光雷达 ：激光雷达可以直接测量物体在三维空间中的位置，然后将这些数据转换为 BEV 图像。
- BEV算法的发展方向和尚待解决的问题有哪一些潜在的解决方案和论文？ - 知乎想用一个关于我们bev 量产落地的项目经历来回答这个问题，其中bev 算法他当然也有他的自己不知，但是相比传统的2d 算法，轻感知，重后处理的思路，还是有着巨大的潜力的！
- BEV - 知乎BEV+Transformer解决的是车辆在当前时刻如何感知如何规划如何行进的问题，它不涉及全局导航的问题。 全局导航部分还会依靠GNSS和导航地图这些的。 就类似于人类在陌生城市开车，BEV+Transformer完成的是观察周围环境代替人类操作的功能，高层导航信息如定位和 ...
- 自动驾驶BEV感知有哪些让人眼前一亮的新方法？ - 知乎今天，给大家带来一些自动驾驶bev的干货。 量产级自动驾驶需要对环境进行3d感知。大多数时候，自动驾驶汽车在道路上移动时不需考虑高度，这使得bev感知成为一种充分的表示。 首先我们先了解一下传统的自动驾驶技术栈（为简单起见，此处省略定位等模块）。
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