鱼眼相机与超声波传感器在鸟瞰图中近场障碍物感知的融合

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。