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研发客服为了实现多传感器数据的统一表达(Unified Representation)，以前常规的方法：
1）Lidar-To-Camera: 将激光雷达点云投影到图像上，使用2D CNN算法来完成数据处理。它会造成严重的几何扭曲(如下图a)，影响3D Object Recognition等Geometric-Oriented任务的效果。
2）Camera-To-Lidar: 用Semantic Labels、CNN特征等信息增强点云，然后使用LiDAR-based Detector来预测3D Bounding Boxes。这种Point-Level Fusion的方法丢失了语义信息，在Semantic-Oriented任务中表现不佳(如下图b)。
BEV Fusion Method
BEVFusion在BEV空间实现了统一的多模态特征表达，同时保留几何结构和语义信息。
BEVFusion对不同模态的输入采取不同的编码器(Encodes)来提取Features，这种方法既保留了几何信息，又保留了语义特征信息；然后使用Fully-Convolutional BEV Encoder融合多模态的Features，缓解不用特征之间的局部偏准(Local Misalignment)；最后添加一些特定Head来支持不同的3D场景理解。
BEVFusion优化后的BEV Pooling实现了40x的速度提升；它比Camera-Only的模型实现了6%的mIOU提升，比Lidar-Only的模型实现了13.6%的mIOU的提升。
Camera-to-BEV Transformation
Camera-to-BEV的变换首先要解决每个像素的Depth问题，文中采用了与论文LSS(Lift, Splat, Shoot)的方法来预测每个像素的离散深度分布。
如下图所示，对每个Feature Pixel沿射线假设D个离散点(每个像素对应D个空间位置)，每个离散点的可能性对应一个归一化的概率。
所有的Camera特征组合在一起，形成NHWD的Camera Feature点云，N是Camera的个数，HW是每个Camera Feature Map的大小。
沿着x，y两个方向，按照rxr的BEV网格，使用BEV Pooling对Camera Feature点云进行聚合量化。
最后，沿z轴Flatten这些特征。
这个过程中的BEV Pooling耗时严重，作者提出了Precomputation和Interval Reduction解决这个问题。
Precomputation
相机的外参是固定的，内参也是固定的，相机的射线上采样的D个离散点的采样间隔也是已知的，因此Camera Feature点云的每个点的x和y坐标是固定的，每个点在哪个BEV Grid中也是不变的。因此可以通过预计算的方式提前计算好，之后直接用即可。
Interval Reduction
LSS使用Prefix Sum计算每个BEV Grid的聚合结果。
如上图所示，index是网格的编号，BEV Pooling的目标是将相同index的Value加起来，即将同一个网格内的特征聚合在一起。
Pref.sum是一个累加和。1=1，4=1+3，11=1+3+7，10=1+3+7+(-1)，…
Pref.sum只是一个中间结果，用来辅助计算最终的聚合值。在Index变化时，减去前一个index的Pref.sum值，得到聚合结果result。
LSS的Prefix Sum可以看做是单线程的计算过程，本文直接使用Specialized GPU Kernel对多个BEV Grid独立并发计算，没有计算和存储前缀和的开销，大大加速了计算过程。
优化后的BEV Pooling将Camera-To-BEV Transformation提升了40倍，Latency从500+ms降低到12ms。
Fully-Convolutional Fusion
Lidar和Camera的BEV Features可以简单的用Elementwise Operator(比如Concatenation)来做Fusion。
由于Depth估计的误差，Lidar BEV Features和Camera BEV Features可能会存在Spatially Misaligned的问题，因此需要Convolution-based BEV Encoder来解决这类问题。
class ConvFuser(nn.Sequential): def __init__(self, in_channels: int, out_channels: int) -> None: self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels super().__init__( nn.Conv2d(sum(in_channels), out_channels, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(True), ) def forward(self, inputs: List[torch.Tensor]) -> torch.Tensor: return super().forward(torch.cat(inputs, dim=1))
效果测试
C是camera模态，L是LiDAR模态，MACs用于评估计算量，Latency是延时，BEVFusion结合了Camera模态和LiDAR模态，达到了SOTA，并且计算量和Latency也比较低。
在nuScenes的BEV Map Segmentation中，BEVFusion达到了SOTA，并且对不同的地图元素的Segmentation Performance都有提升。
在晴天、雨天、白天、夜晚场景下，BEVFusion都有不错的表现。
BEVFusion对于大物体、小物体、远处的物体、近处的物体的Performance都有提升；并且它在稀疏的Lidar波束上仍有不错的表现。