bevfusion多视角坐标系

### BEVFusion 中多视角坐标系详解

#### 视角转换流程概述
在BEVFusion框架内，不同传感器的数据被统一到车辆自身的坐标体系下处理。具体来说，来自相机的二维图像数据通过一系列几何变换映射至激光雷达(LiDAR)所定义的空间位置[^1]。

#### 坐标系间的关系
- **图像坐标系**：原始采集自摄像头的画面信息，默认是以像素单位描述的位置关系；
- **LiDAR坐标系**：三维空间中的实际物理距离度量标准，通常作为自动驾驶场景下的绝对参照系；
- **Ego坐标系**：即车体中心所在的局部直角坐标系统，用于表达相对于汽车本身的方向与位移变化；
- **BEV(Bird Eye View)**坐标系：鸟瞰视角下的平面布局形式，便于直观展示周围环境状况并支持后续的任务执行如目标检测、路径规划等操作[^4]。

#### 关键技术环节——视锥转换
为了实现上述跨模态特征的有效关联，在BEVFusion架构里引入了所谓的“视锥转换”。这一过程旨在把基于图片提取出来的特征向量重定位到LiDAR设定好的立体范围内，形成新的点云结构。每一张由摄像装置获取的小幅面影像都会对应生成一组特定参数来表征其内部各元素所在之处的具体地理方位[^2]。

import torch

def convert_image_to_lidar(image_features, depth_values):
    """
    将图像特征转换为LiDAR坐标系下的点云
    
    参数:
        image_features (Tensor): 形状为(batch_size, num_cameras, height, width, channels)
                                 的图像特征张量.
        depth_values (Tensor): 对应于image_features中每个像素点的深度值,
                               形状为(batch_size, num_cameras, D, H, W).
    
    返回:
        lidar_points (Tensor): 转换后的LiDAR坐标系下的点云数据.
    """
    batch_size, num_cameras, _, h, w = image_features.shape
    d = depth_values.size(2)

    # 构建网格索引
    y_index = torch.arange(h).view(-1, 1).repeat(1, w).float()
    x_index = torch.arange(w).view(1, -1).repeat(h, 1).float()

    # 扩展维度以便广播计算
    y_index = y_index.unsqueeze(0).unsqueeze(0).expand_as(depth_values[:, :, :d//2])
    x_index = x_index.unsqueeze(0).unsqueeze(0).expand_as(depth_values[:, :, :d//2])

    # 计算xyz坐标
    z_coords = depth_values[:, :, :d//2].contiguous().view(batch_size * num_cameras, -1)
    x_coords = x_index.contiguous().view(batch_size * num_cameras, -1) * z_coords
    y_coords = y_index.contiguous().view(batch_size * num_cameras, -1) * z_coords

    lidar_points = torch.stack([x_coords, y_coords, z_coords], dim=-1)
    return lidar_points.view(batch_size, num_cameras, -1, 3)

此函数展示了如何利用给定的深度图和图像特征构建起连接两者桥梁的方法之一。它接受两个输入参数：一个是代表多个视角捕捉所得画面的信息矩阵；另一个则是记录着相应景深数值的数组。最终输出的结果便是位于LiDAR参考框架内的密集型分布模式。