八种损坏情境下，RoboBEV 如何测试 BEV感知算法的极限 ?

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ADAS  Laboratory 点击上方 蓝字 关注  智驾实验室           加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 最近在鸟瞰图（BEV）表示方面取得的进展为车辆内的3D感知展示了极大的潜力。 然而，尽管这些方法在标准基准测试上取得了令人印象深刻的结果，但它们在多变条件下的鲁棒性仍然没有得到充分的评估。 在本次研究中，作者提出了RoboBEV，一个旨在评估BEV算法韧性的广泛基准测试套件。 这个套件包含了多种相机退化类型，每种类型都在三个严重程度 Level 上进行考察。作者的基准测试还考虑了在使用多模态模型时完全传感器故障的影响。 通过RoboBEV，作者评估了33个最先进的基于BEV的感知模型，这些模型涵盖了检测、地图分割、深度估计和占用预测等任务。作者的分析揭示了模型在分布内数据集上的性能与其对分布外挑战的韧性之间的明 ………………………………