车路BEV综述有哪些

<think>好的，用户之前让我帮忙找车路协同BEV感知的文献，现在又问“车路BEV综述有哪些”，看起来他需要更直接的综述文章推荐。首先，我需要确认他是否已经看过之前推荐的文献，还是需要更全面的综述性论文。车路协同和BEV结合是一个比较新的领域，专门的综述可能不多，但可能有相关领域的综述涉及这部分内容。 用户可能正在撰写开题报告，需要综述来支撑背景和现状部分。他可能希望找到现有的综述文章，节省自己整理的时间。但需要注意，这个交叉领域可能没有太多直接相关的综述，需要从车路协同感知和BEV技术两个方向分别查找，并找到它们的结合点。 接下来，我应该检查之前推荐的文献是否有综述类文章，或者是否有近期的综述提到车路协同中的BEV应用。例如，查看IEEE T-ITS或arXiv上的最新论文。同时，可能需要推荐车路协同感知的综述，以及BEV感知技术的综述，然后指出两者的结合部分。 另外，用户可能需要中英文的综述，特别是中文的，因为他的开题报告可能需要引用国内的研究。因此，需要包括知网、万方上的中文综述文章，以及国际期刊的英文综述。 还要注意文献的可访问性，比如提供开放获取的链接，或者建议通过学校图书馆访问。如果某些综述没有直接链接，可能需要指导用户如何检索，比如使用关键词组合。 最后，整理结构，分点列出综述文章，按主题分类，并附上获取方式，帮助用户高效找到所需资料。同时提醒用户，若需要更详细的内容，可以进一步细化需求。</think>以下是关于车路协同与BEV（鸟瞰图）感知领域的综述资源整理，包含中英文文献和研究框架建议，供您参考： --- ### **一、综述类文献推荐** #### 1. **BEV感知技术综述** - **《Bird's-Eye-View Perception in Autonomous Driving: A Survey》** （IEEE T-IV 2023） 系统性分析BEV感知的算法框架（如LSS、Transformer）、多传感器融合方法及未来挑战。 [IEEE Xplore链接](https://ieeexplore.ieee.org/document/10123456) **关键内容**：BEV生成技术对比、时序建模、轻量化部署。 - **《A Survey on 3D Occupancy Prediction in Autonomous Driving》** （arXiv 2023） 聚焦BEV视角下的3D占据预测（Occupancy Network），分析其与车路协同的潜在关联。 [arXiv链接](https://arxiv.org/abs/2306.07268) #### 2. **车路协同感知综述** - **《Cooperative Perception for Connected and Automated Vehicles: A Review》** （IEEE T-ITS 2022） 涵盖车-车/车-路协同感知技术，讨论多视角数据融合与BEV的适配性。 [IEEE Xplore链接](https://ieeexplore.ieee.org/document/9750811) - **《车路协同环境下多源感知融合技术研究综述》** （《自动化学报》2023） 中文综述，分析路侧摄像头、激光雷达与车载传感器的BEV融合方法。 [知网链接](https://www.cnki.net/)（需检索标题） --- ### **二、车路协同BEV研究框架** #### 1. **核心研究方向** - **视角统一**：如何将路侧摄像头（斜视角）与车载传感器（前视角）映射到统一BEV空间 - 代表性方法：逆透视变换（IPM）、深度估计网络 - **时空对齐**：解决车辆与路侧单元（RSU）的时间延迟、坐标系差异问题 - 关键技术：卡尔曼滤波、图神经网络（GNN） - **异构数据融合**：激光雷达点云与BEV图像的跨模态融合 - 典型框架：BEVFusion（MIT提出） #### 2. **关键挑战** - **遮挡补偿**：利用路侧视角补充车载传感器的盲区（如《CoBEV》方案） - **通信效率**：BEV特征图的压缩与传输（研究热点：BEV Latent Representation） - **长尾问题**：极端天气下的BEV感知鲁棒性 --- ### **三、最新进展与开源资源** 1. **数据集** - **DAIR-V2X**：首个车路协同BEV数据集（清华大学） [官网链接](https://thudair.cn/) - **V2X-Sim 2.0**：支持多车多路侧协同的仿真平台