本书由智能汽车领域实践型专家联合撰写，带你一次性学透BEV，实现快速落地与创新。在内容设计上，本书以BEV主流技术与工程实践为主线，系统分析介绍BEV算法的基本原理、关键技术和源码级实现方法，助你掌握自动驾驶感知系统的整体架构和设计理念。 本书共9章。第1章介绍BEV感知算法的核心概念和框架，强调其独特优势及挑战。第2章概述关键数据集，如KITTI、nuScenes和Waymo，并解释了评估算法性能的指标。第3章深入介绍特征提取技术，涵盖图像和激光雷达数据的提取方法。第4章探讨视角转换、注意力机制及Transformer在BEV感知算法中的应用。第5章和第6章分别讲解显式和隐式视角转换下的BEV感知算法，如BEVDet系列和BEVFormer等。第7章和第8章通过实例介绍BEV感知算法的实现过程。第9章讨论大模型在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。

本书由智能汽车领域实践型专家联合撰写，带你一次性学透BEV，实现快速落地与创新。在内容设计上，本书以BEV主流技术与工程实践为主线，系统分析介绍BEV算法的基本原理、关键技术和源码级实现方法，助你掌握自动驾驶感知系统的整体架构和设计理念。 本书共9章。第1章介绍BEV感知算法的核心概念和框架，强调其独特优势及挑战。第2章概述关键数据集，如KITTI、nuScenes和Waymo，并解释了评估算法性能的指标。第3章深入介绍特征提取技术，涵盖图像和激光雷达数据的提取方法。第4章探讨视角转换、注意力机制及Transformer在BEV感知算法中的应用。第5章和第6章分别讲解显式和隐式视角转换下的BEV感知算法，如BEVDet系列和BEVFormer等。第7章和第8章通过实例介绍BEV感知算法的实现过程。第9章讨论大模型在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。

本书由真正从事自动驾驶感知实践的资深专家撰写，由真实落地经验总结，系统讲解从3D目标检测到BEV融合感知的完整技术体系，内容涵盖基础理论、核心算法与工程实践，为读者进行感知系统开发提供全链路指导。 全书共7章。第1章全面介绍摄像头、激光雷达、毫米波雷达与超声波雷达的硬件组成、工作原理及应用场景，奠定传感器技术基础。第2章讲解针孔相机模型、畸变模型、鱼眼相机与双目相机模型，为图像处理与目标检测提供理论支撑。第3章深入解析3D目标检测算法，包括单目测距、单目3D检测及基于点云的方法，如SMOKE、MonoFlex、MonoDETR、PointPillars和CenterPoint，展现其在自动驾驶中的关键作用。第4章聚焦时间同步技术与摄像头、多传感器联合标定方法，确保多源数据的时空一致性，为数据融合提供保障。第5章介绍卡尔曼滤波、匈牙利算法及其改进方法，结合后融合策略与Apollo平台的融合方案，系统讲解后融合感知的实际应用。第6章围绕BEV融合感知技术，涵盖LSS、BEVDet、BEVDet4D、DETR3D、Sparse4D v1和BEVFormer等前沿算法，展示基于几何与网络变换的最新进展。第7章关注BEV感知的工程化落地，结合开源数据集、TensorRT加速与BEVDet4D实战，提供从算法到部署的完整实现路径。