本書共7章。第1章詳細介紹攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達等傳感器，聚焦于硬件組成、工作原理、應(yīng)用場景及性能要求等，奠定傳感器技術(shù)的應(yīng)用基礎(chǔ)。第2章講解相機與圖像基礎(chǔ)知識，包括針孔相機模型、畸變模型、魚眼相機模型和雙目相機模型，為后續(xù)圖像處理和目標檢測提供理論支持。第3章深入探討3D目標檢測算法，涵蓋單目測距算法、單目3D檢測算法及基于點云的方法，如SMOKE、MonoFlex、MonoDETR、PointPillars和CenterPoint，展示了該類算法在自動駕駛中的關(guān)鍵作用。第4章介紹時間同步的核心技術(shù)、主流方案，以及攝像頭標定、多傳感器聯(lián)合標定的方法與步驟，為實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的精確融合提供技術(shù)保障。第5章解析后融合感知方案，包括卡爾曼濾波、匈牙利算法及其改進算法、后融合策略，以及基于Apollo的后融合感知方案，幫助讀者全面掌握后融合感知的實際應(yīng)用。第6章聚焦于BEV融合感知技術(shù)，涵蓋處理流程、基于幾何視圖變換的方法和基于網(wǎng)絡(luò)變換的方法，如LSS、BEVDet、BEVDet4D、DETR3D、Sparse4Dv1和BEVFormer等算法，展示BEV感知在自動駕駛領(lǐng)域的最新進展。第7章則關(guān)注BEV感知算法的工程化落地，介紹開源數(shù)據(jù)集、TensorRT應(yīng)用以及BEVDet4D實戰(zhàn)等內(nèi)容，為讀者提供從算法到工程實踐的完整指導(dǎo)。