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1 introduction 引言 MambaBEV是一个专为自动驾驶系统设计的基于Mamba2的高效3D检测模型。该模型利用了鸟瞰图(BEV)范式,并整合了时序信息,同时提高了检测的稳定性和准确性。在nuScences数据集上,该模型具有出色的表现。 对于自动驾驶系统而言,更安全、准确地进行3D目标检测至关重要。历史上,这些感知系统主要依赖霍夫变换和关键点提取等技术构建基础框架。然而,深度学习的兴起使得感知精度的重大飞跃。 然而,单目相机的感知方法仍面临诸多挑战,尤其是距离感知误差大和盲区范围广,这些问题对驾驶安全构成了显著威胁。为了解决距离误差问题,研究人员提出了双目立体匹配技术,通过利用一对相机捕获图像之间的视差,在一定程度上改善了距离估计的准确性。然而,这些系统仍然存在关键的局限性:它们无法感知车辆侧面和后部的物
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