BEV感知技术演进 - BEV感知已成为自动驾驶领域的基础范式，提供统一的空间表征，支持鲁棒的多传感器融合和多智能体协作[2] - 随着自动驾驶车辆从受控环境向现实世界部署过渡，复杂场景（如遮挡、恶劣天气和动态交通）中的安全性和可靠性仍是关键挑战[2] - 本文首次从安全关键视角对BEV感知进行全面综述，系统分析当前主流框架及实现策略，并将其划分为三个渐进阶段：单模态车载感知、多模态车载感知和多智能体协作感知[2] BEV感知的本质（What） - BEV感知是一种高效的空间表征范式，能够将来自多种传感器模态（如相机、激光雷达、毫米波雷达）的异构数据投影到统一的BEV坐标系中[6] - 通过这种投影，系统可构建周围环境的一致性结构化空间语义地图，消除传感器特有的视角差异[6] - 自上而下的视角能够帮助系统准确感知和理解物体间的空间关系，大幅降低多视角与多模态数据融合的复杂度[6] BEV感知的重要性（Why） - 凭借统一且可解释的空间表征，BEV感知成为自动驾驶中多模态融合与多智能体协作感知的理想基础[8] - 统一坐标系不仅简化了车载与路侧传感器的融合过程，还能支持多车辆与基础设施间的高效信息共享，突破单车辆感知的局限性[8] - BEV表征具备结构化、一致性的语义信息，能够为路径规划、车辆控制等下游任务提供支持，成为复杂协作驾驶场景中"感知-决策"环节的关键桥梁[8] BEV感知的实现方式（How） - 安全导向的BEV感知（SafeBEV）演进划分为三个主要阶段：SafeBEV 1.0（单模态车载感知）、SafeBEV 2.0（多模态车载感知）和SafeBEV 3.0（多智能体协作感知）[12] - 各阶段的特征与技术进展在后续章节详细阐述，包括单模态感知的局限性、多模态融合策略以及多智能体协作的优势[12] SafeBEV 1.0：单模态车载感知 - 该阶段采用单一传感器（如相机或LiDAR）实现基于BEV的场景理解，具有系统复杂度低、计算成本低的优势[13][20] - 基于相机的方法依赖单应性变换或数据驱动的BEV建模，分为稀疏范式与密集范式两类[13] - 基于激光雷达的方法通过点云体素化、稀疏卷积或PointNet等技术提取BEV特征，在空间分辨率与计算效率间取得平衡[13] - 但在恶劣条件下鲁棒性有限：相机方法对光照变化、遮挡和深度估计误差敏感，激光雷达方法面临点云稀疏性和天气导致的性能衰减问题[20][41] SafeBEV 2.0：多模态车载感知 - 该阶段通过集成相机、LiDAR、雷达等异构传感器提升BEV感知性能，突破单模态系统的局限性，增强遮挡与恶劣天气下的鲁棒性[14][42] - 融合策略分为五类：相机-雷达融合、相机-LiDAR融合、雷达-LiDAR融合、相机-LiDAR-雷达三模态融合及时间融合[14][42] - 根据融合阶段的不同，每类策略又可进一步分为单阶段融合（SSF）和多阶段融合（MSF）[42] - 这些策略共同增强了现实自动驾驶场景中BEV感知的安全性、适应性与可靠性[14] SafeBEV 3.0：多智能体协作感知 - 随着车联网（V2X）技术的发展，自动驾驶车辆可通过车-车、车-基础设施间的信息交互与联合推理，突破单智能体感知的局限性[15][72] - 通过在统一BEV空间中聚合多源传感器数据，协作感知能够实现全局环境建模，为动态交通中的安全导航提供关键支持[15][72] - V2VNet、DiscoNet、CoBEVT等代表性框架通过特征压缩、带宽高效协议及分布式推理技术，在降低通信成本的同时实现实时、可扩展的协作[15] - 多智能体观测的时空融合技术能够增强全局态势感知，提升对遮挡或远距离目标的感知能力[15] BEV感知数据集 - 高质量数据集是感知算法研发与评估的核心基础，设计完善的数据集对于提升BEV感知的鲁棒性与安全性至关重要[98] - 车载BEV数据集分为单模态与多模态两类，单模态数据集支持专项研究，多模态数据集支持传感器融合策略的研发[99][102] - 多智能体协作感知数据集在传感器多样性、协作能力及复杂交通场景表征方面取得显著进展，为基于BEV的协作感知研究提供了关键基础[104][105] - 路侧感知数据集利用固定路侧单元实现高精度、广范围的环境感知，具有稳定、抗遮挡的视角及广阔的时空覆盖范围[107] 挑战与未来方向 - BEV感知在开放世界场景下面临关键安全挑战，包括开放集识别、大规模未标注数据、传感器性能退化及智能体间通信延迟[2][16] - 未来研究方向包括与端到端自动驾驶系统的融合、具身智能及大型语言模型的应用[2][16] - 多模态融合仍面临标定与同步、环境干扰、实时性约束和视野局限等挑战[66][70] - 多智能体协作感知需解决通信可靠性、时空对齐及系统可扩展性三大关键挑战[97]