pillar bev
时间: 2025-03-09 20:14:49 浏览: 33
### Pillar BEV 数据结构在自动驾驶中的应用
#### 网格化划分与Pillars定义
对于BEV(鸟瞰图)视角下的点云处理,一种常见的方法是对BEV视角下的点云进行网格化划分。具体来说,使用L和W分别表示两个水平方向上的网格数量,从而获得\( L \times W \)个Pillars(立柱)。这种做法仅在x-y平面上进行了分割,在z轴上保持原始分辨率,因此形成的结构类似于垂直的立柱[^3]。
#### Point Cloud to Pillars转换过程
当接收到LiDAR或其他三维传感器产生的点云数据时,这些离散的数据点会被映射到预先设定好的二维网格中。每一个grid cell内的所有点被聚合起来作为一个单独的pillar对象。此过程中不仅保留了重要的高度信息,还能够有效减少后续处理阶段所需面对的数据量。
#### 应用于目标检测和其他感知任务
采用这样的数据表示形式有助于提高模型效率并增强其鲁棒性。例如,在基于深度学习的目标检测算法里,输入特征可以由各个pillars内部统计特性构成;而在跟踪或者场景理解方面,则可以通过分析连续帧间相同位置处pilalrs的变化情况来获取动态信息。
```python
def point_cloud_to_pillars(points, grid_size=(100, 100), pillar_height=8):
"""
将点云转化为Pillars
参数:
points (numpy.ndarray): 输入点云数据集.
grid_size (tuple): 定义BEV平面内横向纵向栅格数目.
pillar_height (float): 单位支柱的高度范围.
返回值:
pillars_data (list of lists): 转换后的Pillars列表.
"""
# 初始化空字典存储每个cell对应的points集合
cells = {}
for p in points:
idx_x = int((p[0]+50)/100 * grid_size[0])
idx_y = int((p[1]+50)/100 * grid_size[1])
if not ((idx_x >= 0 and idx_x < grid_size[0]) and (idx_y >= 0 and idx_y < grid_size[1])):
continue
key = f"{idx_x}_{idx_y}"
if key not in cells:
cells[key] = []
cells[key].append(p)
# 构建最终的pillars list
pillars_data = [[key.split('_'), value] for key,value in cells.items()]
return pillars_data
```
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