📷 多摄像头

BEV 感知将多摄像头画面统一重投影到以自车为中心的鸟瞰图空间，解决了透视图像到度量空间的根本矛盾。本文详细讲解 LSS 与 Transformer 两条主流视角变换路线，以及 BEVFormer 等代表方法的架构设计。BEV 已是现代端到端自动驾驶感知系统的事实标准中间表示。

Sparse4D 用全稀疏范式挑战 BEV 感知路线：用稀疏实例 query 直接从多相机图像抠出 3D 目标，绕开计算昂贵的稠密 BEV 特征图。它通过稀疏 4D 关键点采样、循环时序融合和实例去噪三项核心设计，将多摄像头 3D 检测与跟踪做到 nuScenes 顶尖。作为全稀疏感知范式奠基作，后续 SparseDrive 系列在此基础上构建端到端驾驶系统。

BEVFormer 开创了基于可学习 BEV queries 的时空 Transformer 感知范式，用空间交叉注意力从多视图图像采样特征、用时间自注意力沿时序聚合信息。它纯靠多摄像头就在 nuScenes 上达到 56.9% NDS 逼近 LiDAR 基线。此后几乎所有端到端驾驶方案都沿用其 BEV query+时序融合的基本设计。