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先说说 BEVPoolv1

BEVPoolv2 是 BEVPoolv1 的优化版本，其优化了图像特征到 BEV 特征的转换过程，实现了在计算和存储方面极大的降低。BEVPoolv1 （左）和 BEVPoolv2（右） 的示意图如下：

BEVPoolv1 的主要计算流程如下：

步骤1：3D点生成

利用get_geometry() 计算图像中每个像素对应的3D空间点在自车（Ego）坐标系下的坐标，即建立 2D像素坐标 ↔ 3D自车坐标 的映射关系。
输入（典型参数）：

• rots：相机到自车的旋转矩阵 [B, N, 3, 3]
• trans：相机到自车的平移向量 [B, N, 3]
• intrins：相机内参矩阵 [B, N, 3, 3]
• post_rots / post_trans：图像后处理（如裁剪/缩放）的变换矩阵
• depth_假设：离散深度值（如 [4.0, 5.0, ..., 45.0]）

输出：

• points：3D点坐标 [B, N, D, H, W, 3]
  • B：Batch大小
  • N：相机数量
  • D：深度采样数
  • H/W：特征图高度/宽度
  • 3：自车坐标系下的 (x, y, z) 坐标

首先执行(1) 生成视锥体（Frustum）

• 预定义一个 3D视锥体网格（Frustum），表示相机视野范围内的空间采样点：

  # 伪代码：生成像素坐标 + 深度假设的网格
  # frustum 是视锥空间的点集合，初始形状为 (B, N_cams, D, H, W, 3)。
  frustum = create_frustum(depth_bins, H, W)  # [D, H, W, 3]
  

  • 每个点的初始坐标为 (u, v, d)（像素坐标 + 深度）。

其次执行(2) 逆投影到3D相机坐标系

• 通过相机内参的逆变换，将像素坐标转换为 归一化相机坐标：
  $$\left[\begin{array}{c}{x}_{cam}\\ y_{cam}\\ 1\end{array}\right]=K^{-1}\cdot \left[\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right]$$
• 乘以深度值得到 3D相机坐标：
  $$P_{cam}=\left[\begin{array}{c}{x}_{cam}\cdot d\\ y_{cam}\cdot d\\ d\end{array}\right]$$

# 使用深度信息&#