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本章综合介绍了在自动驾驶核心领域扮演关键角色的BEV感知算法。该算法能将多源异构传感器数据整合至统一的鸟瞰视图，实现全面、连贯的环境感知，解决数据的多样性与不一致性问题。
BEV感知算法优势明显：与下游任务模块无缝对接，促进多传感器高效融合，提升感知精确度与鲁棒性，尤其利于纯视觉系统，可以有效整合重复信息，增强目标识别的准确性和稳定性。在实践过程中，BEV感知算法展现了几何变换、深度学习等多种实现范式，根据具体实现途径的不同，可分为基于单应性、深度估计、多层感知器及Transformer等的方法，它们分别有其适用场景。
尽管优势显著，但BEV感知算法也面临四大挑战：Transformer模型部署难度高，特别是在资源有限的环境下存在计算与存储负担；覆盖距离受限，影响全面环境监测；稀疏模型的有效实施尚需技术突破；处理体素数据时效率低下，造成资源浪费。目前，研究人员正在积极寻求策略来克服这些挑战，推动BEV感知算法性能与实用性的持续进步。