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探索先進車道檢測技術：從像素級分割到遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡
隨著自動駕駛技術的不斷發(fā)展，車道檢測成為關鍵的技術挑戰(zhàn)之一。本文綜述了當前車道檢測領域的最新進展，重點關注了不同算法和方法的應用，從像素級分割到遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡。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，同時關注了使用透視視角相機和激光雷達圖像的新穎方法。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建車道圖。為了更好地在城市環(huán)境中建模復雜幾何，一些作者還利用多段線來表示感知范圍內的所有地圖元素。
1. 引言
自動駕駛汽車技術的快速發(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，車輛需要具備高度精準的環(huán)境感知能力。其中，車道檢測作為自動駕駛系統(tǒng)的基礎之一，對于實現(xiàn)準確而可靠的自動駕駛至關重要。
2. 像素級分割技術的應用
許多車道檢測算法采用像素級分割技術，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，我們將詳細探討Pan（2018）和Neven（2018）等研究中使用的像素級分割技術，以及它們如何與復雜的后處理技術相結合，從而提高車道檢測的準確性。
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，以了解它們如何實現(xiàn)高精度和快速的推理速度。
4. 攝像機和激光雷達圖像的聯(lián)合應用
Homayounfar（2018）和Liang（2019）提出了一種不同的方法，利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡從攝像機和激光雷達圖像中提取車道段。我們將詳細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，從而構建車道圖。我們將深入研究這些算法的設計和性能，并討論它們在實際自動駕駛場景中的應用潛力。
6. 在城市環(huán)境中建模復雜幾何
為了更好地在城市環(huán)境中建模復雜幾何，一些研究利用多段線來表示感知范圍內的所有地圖元素。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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