IndoorBEV：面向室内移动机器人的轻量实时 LiDAR BEV 感知系统

IndoorBEV 提出一种高度感知的 BEV 表示与几何条件特征融合，仅 0.6M 参数、2.3 MB 模型存储，在 NVIDIA AGX Orin 上推理占用 21.52 MB GPU 内存、平均延迟 169.6 ms（200 ms 截止时限内漏检率 1.8%）。实验在仿真场景、真实机器人扫描和开源室内点云数据集上验证了精度、延迟与内存的平衡。