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探索先進(jìn)車道檢測技術(shù)：從像素級分割到遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
隨著自動駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，車道檢測成為關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)之一。本文綜述了當(dāng)前車道檢測領(lǐng)域的最新進(jìn)展，重點關(guān)注了不同算法和方法的應(yīng)用，從像素級分割到遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們探討了使用手工制作元素如消失點、多項式曲線、線段和Bzier曲線來建模提案的方法，同時關(guān)注了使用透視視角相機(jī)和激光雷達(dá)圖像的新穎方法。此外，我們深入研究了一些車道檢測算法的工作原理，例如STSU和LaneGraphNet，它們分別使用Bzier曲線和線段編碼中心線段構(gòu)建車道圖。為了更好地在城市環(huán)境中建模復(fù)雜幾何，一些作者還利用多段線來表示感知范圍內(nèi)的所有地圖元素。
1. 引言
自動駕駛汽車技術(shù)的快速發(fā)展使得車輛能夠在無人駕駛的環(huán)境中安全行駛，但要實現(xiàn)這一目標(biāo)，車輛需要具備高度精準(zhǔn)的環(huán)境感知能力。其中，車道檢測作為自動駕駛系統(tǒng)的基礎(chǔ)之一，對于實現(xiàn)準(zhǔn)確而可靠的自動駕駛至關(guān)重要。
2. 像素級分割技術(shù)的應(yīng)用
許多車道檢測算法采用像素級分割技術(shù)，通過將道路場景精確分割成像素級的圖像來識別車道。在此部分，我們將詳細(xì)探討Pan（2018）和Neven（2018）等研究中使用的像素級分割技術(shù)，以及它們?nèi)绾闻c復(fù)雜的后處理技術(shù)相結(jié)合，從而提高車道檢測的準(zhǔn)確性。
3. 手工制作元素的建模方法
另一種常見的車道檢測方法是利用手工制作的元素來建模預(yù)定義的提案。我們將深入研究Lee（2017）的消失點方法、Van Gansbeke（2019）的多項式曲線建模、Li（2019）的線段建模以及Feng（2022）的Bzier曲線建模，以了解它們?nèi)绾螌崿F(xiàn)高精度和快速的推理速度。
4. 攝像機(jī)和激光雷達(dá)圖像的聯(lián)合應(yīng)用
Homayounfar（2018）和Liang（2019）提出了一種不同的方法，利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從攝像機(jī)和激光雷達(dá)圖像中提取車道段。我們將詳細(xì)探討這些方法的工作原理，并分析它們相對于傳統(tǒng)邊界檢測方法的優(yōu)勢。
5. 基于中心線段的車道圖構(gòu)建
STSU（Can，2021）和LaneGraphNet（Zurn，2021）采用了一種創(chuàng)新的方法，分別使用Bzier曲線和線段編碼中心線段，從而構(gòu)建車道圖。我們將深入研究這些算法的設(shè)計和性能，并討論它們在實際自動駕駛場景中的應(yīng)用潛力。
6. 在城市環(huán)境中建模復(fù)雜幾何
為了更好地在城市環(huán)境中建模復(fù)雜幾何，一些研究利用多段線來表示感知范圍內(nèi)的所有地圖元素。我們將探討這種方法的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)，并討論它在城市自動駕駛場景中的適用性。
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