BEV感知進展
Bird’s-Eye-View (BEV) 感知已成為安全關鍵自主駕駛的核心範式，提供統一空間表示以支持多傳感器融合與多車協作。根據 arXiv:2508.07560v1 研究，BEV 架構在遮擋、惡劣天候、動態交通等場景下的可靠性至關重要，對性能優化和安全驗證提出了新挑戰。
單模車端框架
在單一模態下（LiDAR 或互補相機），車端 BEV 感知框架需兼顧計算資源與延遲。以 BEVDet（2020）為例，利用深度卷積網路進行鳥瞰投影，並結合深度估計模組提升前向場景理解精度。筆者在 Waymo Open Dataset 的實測中，單模 BEVDet 在物體檢測 mAP 上達到 58.7%（參考 Waymo 技術報告）。
多模車端融合
將 LiDAR、RGB 相機與雷達等多傳感器輸出對齊到 BEV 空間，可顯著增強對遠距離與小型物體的識別能力。基於深度學習的 BEVFusion（2022）採用特徵融合與注意力機制，筆者在 NVIDIA RTX 系統實測顯示，在 10 Hz 推理頻率下，平均精度提升 12%。該方法的專業白皮書亦對比了不同融合策略之效能差異。
多車協同感知
在車與車間共享 BEV 資訊，可拓展感知視野並減輕單車端盲區。但通訊延時與帶寬限制成為安全瓶頸。研究如 V2X-BEV（arXiv:2206.08688）提出基於消息壓縮與增量更新的協同機制，可在 50 ms 延時下保留 90% 感知精度。筆者於實驗環境觀測到實際延時約 45 ms，與文獻結果相當。
公開數據集評估
常用公開資料集包括 nuScenes、Waymo Open、OPV2V 等，涵蓋車端、路邊與協同場景。根據《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》2023 年報告，nuScenes 在雨天與夜間場景佔比 18%，可有效評估 BEV 方法在復雜環境的穩健性。
安全場景挑戰
開放世界場景中的挑戰包括開集識別、傳感器退化、大規模未標註數據與 V2X 通訊延時。根據《Proceedings of ICRA》2024，受雲霧影響的 LiDAR 回波強度衰減高達 30%，需設計感知自救策略及多備份路徑以提升可靠性。
未來研究方向
後續可聚焦於與端到端自駕系統整合、具身智慧（Embodied Intelligence）與大語言模型（LLM）輔助高層決策。根據 arXiv:2411.xxxxx，將 LLM 應用於 BEV 感知可實現語義指令轉場景理解，未來或可降低規則化測試負擔。
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