本文提出了一种利用多视角 LiDAR 返回和摄像头图像的终端到终端物体检测和轨迹预测方法，使用 Bird's-Eye View (BEV) 网络的状态 -of-the-art 融合历史 LiDAR 数据和高清地图的体素化特征来执行检测和预测任务。在此基础上，我们使用 LiDAR Range-View （RV）功能扩展了此模型，使用 LiDAR 原始信息的非量化表示。RV 特征图被投影到 BEV 中，并与计算自 LiDAR 和高清地图的 BEV 特征融合。最终输出检测和轨迹，这是一个单一的可训练终端到终端网络。在实际的无人驾驶车辆数据和公共 nuScenes 数据集上，所提出的多视角融合方法的表现都优于最先进的技术，并且增加了较少的计算成本。

Aug, 2020

本研究提出 BEVFusion，这是一种有效和通用的多任务多传感器融合框架，通过在共享的鸟瞰图表示空间中统一多模态特征，从根本上支持不同的 3D 感知任务，并在 nuScenes 上创立了新的技术水平

May, 2022

本文提出了一种新颖的多视角融合算法 (MVF)，它能够从鸟瞰视角和透视视角有效地学习利用互补信息，其中采用了动态体素化方法。在 Waymo 开放数据集和 KITTI 数据集上的评估表明，MVF 模型显著提高了检测精度。

Oct, 2019

该论文研究了自动驾驶场景下高精度的 3D 物体检测问题。其提出了 Multi-View 3D networks（MV3D）框架，该框架采用多传感器融合技术，将 LIDAR 点云和 RGB 图像作为输入，并预测有方向的 3D 界限框。实验表明，该方法在 3D 定位和 3D 检测任务方面的表现优于现有技术约 25％和 30％，在 2D 检测中也表现出显著的技术优势。

Nov, 2016

本文提出了一种基于多视角融合的 3D 目标检测网络，结合了激光雷达鸟瞰视角、激光雷达距离视角和相机视角图像，使用注意力机制和额外任务优化点特征和结构信息，有效地实现了多视角特征的适应性融合，该网络在 KITTI 3D 目标检测数据集上的表现令人满意。

Nov, 2020

本文提出了一种高效的深度学习模型 MotionNet，通过 LiDAR 扫描的数据实现自动驾驶中的感知和运动预测，该模型基于一种新颖的时空金字塔网络，可以提取深层次的时空特征，并且通过空间和时间一致性约束进一步规范了模型的训练。实验证明，该方法的性能明显优于现有的基于场景流和 3D 目标检测的方法，有望在自动驾驶中提供备用方案和对运动规划员提供补充信息。

Mar, 2020

本文提出一种新的空时融合 BEV 表征方法，可支持长距离融合，具有时变自适应权重，有效避免传统方法中的信息丢失和充分利用功能，同时实现地图分割任务的最优性能。

Jul, 2022

本文介绍了一种使用多视角 LiDAR 点云的双阶段深度神经网络，用于多类目标检测和行驶空间分割，通过两个阶段的处理，能够在挑战性的场景中使用单个 LiDAR 扫描作为输入同时检测和分类物体，同时确定驾驶空间，该系统在配备于自动驾驶汽车的嵌入式 GPU 上能够高效运行，并展示了在 KITTI 数据集和更大型的内部数据集上的测试结果。

Jun, 2020

本研究提出了一种模块化的雷达 - 相机融合网络，其基于 BEV 平面，该网络通过新增设计的雷达编码器分支 BEVFeatureNet 与几种最先进的相机架构相结合，显著提高了 nuScenes 检测分数，是雷达 - 相机融合研究的重要进展。

May, 2023

该研究提出了一种基于双向融合网络的多传感器融合道路分割方法，该方法利用摄像机成像空间和点云鸟瞰图空间之间的密集空间变换模块以及基于场景的特征融合模块，有效地解决了道路远景损失等问题，并在 KITTI 数据集上取得了有竞争力的结果。

Apr, 2020