自動駕駛感知實踐：從3D到BEV（簡體書）

本書由真正從事自動駕駛感知實踐的資深專家撰寫，由真實落地經驗總結，系統講解從3D目標檢測到BEV融合感知的完整技術體系，內容涵蓋基礎理論、核心算法與工程實踐，為讀者進行感知系統開發提供全鏈路指導。 全書共7章。第1章全面介紹攝像頭、激光雷達、毫米波雷達與超聲波雷達的硬件組成、工作原理及應用場景，奠定傳感器技術基礎。第2章講解針孔相機模型、畸變模型、魚眼相機與雙目相機模型，為圖像處理與目標檢測提供理論支撐。第3章深入解析3D目標檢測算法，包括單目測距、單目3D檢測及基於點雲的方法，如SMOKE、MonoFlex、MonoDETR、PointPillars和CenterPoint，展現其在自動駕駛中的關鍵作用。第4章聚焦時間同步技術與攝像頭、多傳感器聯合標定方法，確保多源數據的時空一致性，為數據融合提供保障。第5章介紹卡爾曼濾波、匈牙利算法及其改進方法，結合後融合策略與Apollo平臺的融合方案，系統講解後融合感知的實際應用。第6章圍繞BEV融合感知技術，涵蓋LSS、BEVDet、BEVDet4D、DETR3D、Sparse4D v1和BEVFormer等前沿算法，展示基於幾何與網絡變換的最新進展。第7章關注BEV感知的工程化落地，結合開源數據集、TensorRT加速與BEVDet4D實戰，提供從算法到部署的完整實現路徑。