《智能駕駛之激光雷達算法詳解》9、基于 3D 激光點(diǎn)云的路沿檢測

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本章聚焦于基于3D激光點(diǎn)云技術(shù)的路沿檢測，此模塊在后續的道路結構剖析、行駛區域界定、路徑策略規劃及車(chē)輛精準定位中均占據核心地位。當前，路沿檢測的技術(shù)路徑主要分為兩大陣營(yíng)：一是依托人工精心設計的規則，二是憑借深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )的智能識別。
        人工規則驅動(dòng)的路沿檢測：在激光雷達應用的初期探索階段，路沿檢測主要依賴(lài)人工定義的規則。這一過(guò)程細致劃分為四個(gè)關(guān)鍵步驟：特征點(diǎn)的精準捕捉、左右兩側特征點(diǎn)的科學(xué)分類(lèi)、噪聲點(diǎn)的有效剔除以及路沿輪廓的精準擬合。為了提升路沿檢測的穩定性，減少幀間波動(dòng)，研究者們巧妙運用了多幀點(diǎn)云的累加技術(shù)，并引入了濾波與跟蹤機制以?xún)?yōu)化擬合曲線(xiàn)的參數。這些算法的核心在于利用預設的幾何規律來(lái)鎖定路沿特征點(diǎn)，如S.Peng和K.等人通過(guò)分析激光點(diǎn)間的高度差與坡度變化，A.Y.Hr等則著(zhù)眼于線(xiàn)束間激光點(diǎn)的空間關(guān)系，而Y.Zhang等則創(chuàng )新性地結合了激光雷達的特定參數。在特征點(diǎn)分類(lèi)環(huán)節，左右路沿的準確區分對于提升擬合精度至關(guān)重要。D.Zai等利用超體素與車(chē)輛行駛軌跡的結合，實(shí)現了特征點(diǎn)的左右分類(lèi)；S.XuP則提出了least-cost path模型，盡管需手動(dòng)設定參考點(diǎn)，限制了其實(shí)時(shí)性。而基于聚類(lèi)的方法雖能自動(dòng)分類(lèi)，但計算復雜度較高。Y.ZhangJ提出的雙層波束模型，通過(guò)識別道路走向與交叉口，有效提升了分類(lèi)效率，并被G.Wang等進(jìn)一步優(yōu)化應用。
        噪聲過(guò)濾與曲線(xiàn)擬合：為確保路沿曲線(xiàn)的準確性，需對特征點(diǎn)進(jìn)行噪聲過(guò)濾。常用的方法包括基于橫向距離或RANSAC算法的篩選，隨后利用Kalman濾波或粒子濾波技術(shù)對擬合曲線(xiàn)進(jìn)行平滑處理。此外，高斯過(guò)程回歸以其強大的抗噪能力和優(yōu)異的曲線(xiàn)擬合性能，在參考文獻[1]和[7]中得到了成功應用，為路沿曲線(xiàn)的精確表達提供了新思路。
        傳統基于人工規則的路沿檢測方法，受限于固定的特征點(diǎn)提取與參數設定，難以應對復雜多變的真實(shí)駕駛環(huán)境與多樣的路沿形態(tài)，難以滿(mǎn)足現代感知系統對精準度與靈活性的追求。其繁瑣的多步驟流程更是制約了算法的實(shí)時(shí)性能。然而，隨著(zhù)深度學(xué)習在視覺(jué)與激光技術(shù)中的蓬勃興起，一場(chǎng)路沿檢測的革命正悄然發(fā)生。學(xué)者們紛紛探索深度學(xué)習的力量，旨在通過(guò)3D激光點(diǎn)云實(shí)現路沿檢測的端到端解決方案。Uber的J. Lian團隊在2019年CVPR會(huì )議上提出的卷積遞歸網(wǎng)絡(luò )，便是這一領(lǐng)域的璀璨明珠，它巧妙融合高精度地圖中的點(diǎn)云與圖像信息，實(shí)現了路沿檢測的自動(dòng)化與智能化。
        基于人工規則的 SAT-LRBD 算法：吉林大學(xué)的G.Wang團隊，融合多重路沿特征點(diǎn)萃取規則與噪聲點(diǎn)剔除技術(shù)，創(chuàng )新性地提出了SAT-LRBD算法，即一種在激光雷達數據基礎上，兼顧速度與精度的道路邊界檢測方案。此算法在遵循人工規則的路沿檢測方法中脫穎而出，展現出卓越的檢測精準度。在ITTI數據集上的測試中，SAT-LRBD每幀激光點(diǎn)云的處理時(shí)間僅需70.5毫秒，高效而迅速。SAT-LRBD算法精準執行3D激光點(diǎn)云的初步分割任務(wù)，將復雜點(diǎn)云數據巧妙地劃分為地面點(diǎn)集（nd）與非地面點(diǎn)集（off-ground），為后續處理奠定堅實(shí)基礎。在此算法框架內，地面點(diǎn)集特別貢獻于路沿候選特征點(diǎn)的甄選，而非地面點(diǎn)集則作為重要輔助，深化對道路結構的洞察，包括十字路口布局、路段識別的精準解析。整個(gè)流程精心劃分為三大環(huán)節：第一步，依據預設的幾何特征參數，從地面點(diǎn)集中精準提煉出路特征點(diǎn)；第二步，巧妙運用道路分割線(xiàn)技術(shù)，結合非地面點(diǎn)集信息，深化對道路架構的理解，并輔助實(shí)現精準的邊界劃分；第三步，融合距離濾波、RANSAC算法與迭代高斯過(guò)程，對結果進(jìn)行精細打磨，確保最終輸出既精確又高效。
        U-AFCD算法：Y Jung及其團隊在首爾大學(xué)研發(fā)的Uncertainty-Aware Fast CutDetection (U-AFCD) 算法，在ICRA 2021會(huì )議上大放異彩。該算法深度融合了深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )，專(zhuān)注于路沿檢測及其不確定性評估。Jung團隊慷慨分享了精心構建的路沿數據集，位于GitHub上的YounghwaJungcurbdetecton DNN，供全球研究者共同探索。此數據集源自城區復雜環(huán)境的精心采集，利用Velodyne VLP-32C激光雷達與OXTS RT3002定位系統，共收集到詳盡的5224%點(diǎn)云數據，并附帶了鳥(niǎo)瞰視角下的精準路沿分割標注。U-AFCD算法的設計精妙，核心分為兩大階段：編碼-解碼分割網(wǎng)絡(luò )，該階段如同精密的篩子，精準分離出視野內清晰可見(jiàn)的路沿點(diǎn)云，為后續處理奠定堅實(shí)基礎；引入前沿的條件神經(jīng)過(guò)程（Conditional Neural Process, CNP），此階段如同智慧的偵探，不僅推測出被遮擋、不可見(jiàn)區域的路沿輪廓，還巧妙地評估了整個(gè)檢測過(guò)程的不確定性，為用戶(hù)提供更加全面、可靠的決策支持。
        深入研究了U-AFCD算法，該算法依托神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)，在路沿分割與推斷領(lǐng)域展現出獨特優(yōu)勢。它巧妙運用U-Net網(wǎng)絡(luò )，精準分割點(diǎn)云數據，初步勾勒出可見(jiàn)路沿輪廓。進(jìn)而，該算法融合CNP、ANP等先進(jìn)模型，不僅彌補了被遮擋、不可見(jiàn)路沿的空白，還巧妙評估了整體檢測結果的置信度。盡管在實(shí)時(shí)性?xún)?yōu)化上尚有空間，但其開(kāi)創(chuàng )性地采用CNP、ANP替代傳統高斯過(guò)程回歸或多項式擬合，為路沿檢測問(wèn)題提供了新穎視角，極具探索價(jià)值。
        本章詳盡剖析了路沿檢測技術(shù)的現狀，將其歸結為兩大流派：一是依賴(lài)人工規則的檢測方法，雖在早期激光感知研究中占據主流，卻面臨調參繁瑣、場(chǎng)景適應性差等瓶頸；二是依托深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )的檢測方法，特別是針對1D激光點(diǎn)云的應用，近年來(lái)備受矚目。然而，點(diǎn)云級路沿標注數據集的匱乏，成為制約該領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵因素。當前研究多采取折衷方案，即將3D激光點(diǎn)云轉換為BEV投影，再利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行分割或車(chē)道線(xiàn)檢測�；�于3D激光點(diǎn)云的路沿檢測仍是一個(gè)亟待攻克的研究難題，亟需工業(yè)界與學(xué)術(shù)界的共同努力與智慧碰撞。


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