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智能驾驶感知模块可以根据目标的属性和环境信息，分为三类关键任务：动态感知任务、静态结构感知任务和可通行区域（Freespace）感知任务。本文将结合 BEVFormer、MapTR 和 Occupancy Prediction 三个算法，简单介绍一下他们，如果有不正确的地方，欢迎评论。

一、动态感知任务：BEVFormer

1.1 任务简介

动态任务关注的是 检测和跟踪场景中运动物体 ，如行人、车辆、自行车等。核心目标是预测这些目标的 三维空间位置、尺寸、速度和朝向 ，为路径规划与决策系统提供实时支持。

1.2 核心算法

BEVFormer 是近年来领先的 3D 感知框架之一，提出了一种融合 Bird’s Eye View（BEV）视角和 Transformer 架构 的感知方式。它利用多摄像头输入构建 BEV 表征，并结合时序特征做运动物体感知。

BEV 是什么？

BEV（Bird’s Eye View，俯视图） 是一种以“从天而降”的视角查看场景的表示方式。相较于图像原始视角（front-view），BEV 将感知信息映射到地面平面，使得空间关系更直观：

• 每个像素表示地面上一个固定区域（如 0.5m × 0.5m）；
• BEV 具有固定分辨率和尺度，便于与规划、控制模块对接；
• 动态物体不会因远近发生比例变化，便于稳定检测和跟踪。

BEVFormer 架构简介

1. 图像编码：使用 ResNet+FPN 的 backbone+neck 结构提取多视角图像特征；
2. Lift 操作：将图像特征结合深度预测“抬升”（lift）到三维空间中；
3. Splat 投影：将三维点投影到 BEV 平面网格，聚合形成 BEV 特征图；
4. 时序建模：引入前几帧 BEV 特征，使用 temporal attention 模块进行时序对齐；
5. 目标检测解码器：采用 learnable query，预测 3D 物体框及其类别。

Lift（抬升）

在感知任务中，模型经常需要将图像信息“映射”到三维空间中。这一过程称为 Lift（抬升），可以实现实现 2D → 3D 映射，统一多个视角的感知结果。具体来说：

• 每个像素在原始图像中只提供 2D 信息（x， y），没有深度；
• 利用深度估计（或相机投影矩阵）推测该像素在 3D 空间中的位置；
• 所有 3D 点再“划分”为离散的三维网格（Voxel Grid），以统一尺度处理。

3D 物体框表示形式

BEVFormer 输出的 3D BBox 通常以 [x， y， z， dx， dy， dz， θ] 表示：

• （x， y， z）：中心坐标；
• （dx， dy， dz）：尺寸；
• θ：朝向角。

二、静态建图任务：MapTR

2.1 任务简介

静态感知任务主要关注场景中静态结构物体，包括车道线、道路边界、停止线等。这类信息对地图构建、定位、行为规划等很重要。

2.2 核心算法

MapTR 是一种矢量建图方法，首次在 Transformer 框架中实现了 Polyline 格式的地图元素生成。与传统的栅格输出不同，MapTR 直接输出点序列形式的几何结构，精度更高。

Polyline 是什么？

Polyline 是一条折线，由一系列顺序连接的点组成，常用于表示线型元素：车道线、道路边界、路沿、箭头、停止线等。

通常每条 polyline 表示为点集 [p1， p2， …， pn]，每个点为 （x， y） 或 （x， y， attr）（带语义）。

MapTR 架构简介

1. 图像特征提取：使用 CNN + Transformer 提取多摄像头图像特征；
2. BEV 表征生成：将图像 lift 到 3D 后，splat 投影为 BEV 特征；（前两步和动态感知任务那儿一样）
3. 结构化 Query 解码：
   • 每个 query 对应一条 polyline；
   • 生成起点后，通过自回归方式生成后续点序列；
4. 多类别建图：支持同时预测多类地图元素，如 divider（车道之间的分隔线）、boundary（道路边界）、arrow（导向箭头）、stopline（停止线） 等。

三、Freespace 感知任务：Occupancy Prediction

3.1 任务简介

Freespace 任务旨在预测环境中可通行区域与障碍物位置。通过对周围三维空间进行体素划分，输出每个 voxel（体素）的占用状态。

3.2 核心算法

Occupancy 模型通常采用图像或点云输入，结合深度估计和 3D 重建，生成 Occupancy Grid，即空间占用网格。

什么是 Occupancy Grid？

Occupancy Grid 是将三维空间离散为等间距的体素格（voxel），每个 voxel 包含一个数值表示其被占用的概率：

• 值为 0：free 空间；
• 值为 1：确定被障碍物占据；
• 值介于两者之间：存在不确定性。

典型输出维度为 [B， C， X， Y， Z]，其中 B 为 batch size，C 为类别数或 occupancy 状态数，X、Y、Z 表示 3D 空间上的 voxel 网格。

对这里的 C 再展开聊一下：

C = 1（单通道概率）

• 表示每个 voxel 的被占概率，即该 voxel 被物体占据的概率；
• 输出经过 sigmoid 激活函数，将值映射到 0，1；
• 值越接近 1 → 越确定被物体占据；接近 0 → 自由空间。

# 示例：输出为 [B, 1, X, Y, Z]，经过 sigmoid 得到概率
occupancy_logits = model(input)
occupancy_probs = torch.sigmoid(occupancy_logits)

C > 1（多通道分类概率）

• 每个 voxel 是一个多分类问题，比如：
  • 通道 0：free
  • 通道 1：occupied
  • 通道 2：unknown 或 uncertain
• 输出经过 softmax，每个 voxel 的 3 个类别概率和为 1：

# 示例：输出为 [B, 3, X, Y, Z]，对 C=3 维度做 softmax
occupancy_logits = model(input)
occupancy_probs = torch.softmax(occupancy_logits, dim=1)# occupied 概率提取
occupied_prob = occupancy_probs[:, 1, ...]

也可以引入语义标签，将空间分为：

• drivable（可通行区域）；
• static obstacle（建筑物、护栏）；
• dynamic obstacle（行人、车）；
• unknown（不确定区域）。

四、总结

看下图有个感觉即可：

签，将空间分为：

• drivable（可通行区域）；
• static obstacle（建筑物、护栏）；
• dynamic obstacle（行人、车）；
• unknown（不确定区域）。

四、总结

看下图有个感觉即可：