自动驾驶软件：Cruise自动驾驶二次开发_（4）.自动驾驶算法基础
自动驾驶算法基础
环境感知
在自动驾驶系统中，环境感知被视为一个至关重要的组成部分。通过部署摄像头、激光雷达以及毫米波雷达等多种设备，在车辆周围形成全方位感知网络；这些传感器能够向决策与控制模块传递精确的环境数据。其主要功能涵盖了物体检测、目标追踪以及道路边界识别等多种任务。
目标检测
目标检测的目标是感知环境中的物体类别，并确定这些物体在空间中的位置信息。主要使用的传感器设备包括摄像头和激光雷达设备。根据所采用的技术框架可分为基于深度学习的算法体系以及基于传统计算机视觉的算法体系两大类。
基于深度学习的目标检测
主要依赖于深度学习的目标检测方法一般采用卷积神经网络（CNN）来完成目标识别任务。其中最常用的是YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN。
YOLO
YOLO 是一种基于实时目标检测的算法，在计算机视觉领域具有重要地位。该算法将目标检测问题转化为回归模型来进行求解，在保证精度的前提下实现了高效的计算过程。其显著特点是运行速度快，在图像识别等应用中表现出色，并且特别适合于对实时处理能力有要求的应用领域
原理
YOLO将输入图像划分成S×S的小块，并对其中每一个小块进行细致分析以识别目标物体。具体而言，在每一个划分的小块中（即所谓的"cell"），YOLO算法会尝试识别并定位多个（最多为B个）候选区域（即所谓的"bounding boxes"），并推断出每一个候选区域所对应的目标类别（即所谓的"class label"）。每一个候选区域由五个数值构成：(x,y,w,h,c)，其中(x,y)表示该候选区域中心点的位置坐标；(w,h)分别代表该候选区域的高度和宽度；c则表示该候选区域内包含目标物体的概率；此外，在每一个划分的小块中还会推断出C类不同物体的存在概率
代码示例
以下是一个使用 PyTorch 实现 YOLO 的简单示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
# 定义 YOLO 模型
class YOLO(nn.Module):
def __init__(self):
super(YOLO, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 16 * 16, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 5 + 20) # 5 个边界框预测值 + 20 个类别概率
def forward(self, x):
x = nn.ReLU()(self.conv1(x))
x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)(x)
x = nn.ReLU()(self.conv2(x))
x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)(x)
x = x.view(-1, 32 * 16 * 16)
x = nn.ReLU()(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((128, 128)),
transforms.ToTensor(),
])
# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)
# 初始化模型和优化器
model = YOLO()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
for epoch in range(10):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
if batch_idx % 100 == 0:
print(f'Train Epoch: {epoch} [{batch_idx * len(data)}/{len(train_loader.dataset)} ({100. * batch_idx / len(train_loader):.0f}%)]\tLoss: {loss.item():.6f}')基于传统计算机视觉的目标检测
传统计算机视觉领域的目标检测方法主要依赖于特征提取与分类算法的结合。其中Haar特征与Adaboost算法是其核心组成部分。即使在计算资源有限的情况下也能发挥作用。
Haar 特征和 Adaboost
Haar 特征是实现人脸检测的一种高效可靠的特征提取方法，在计算机视觉领域具有重要应用价值。Adaboost 作为一种集成学习算法，在计算机视觉领域被广泛应用于人脸识别任务中。
原理
基于图像不同区域像素差值的测量来获取Haar特征。在多次迭代过程中训练弱分类器，并根据其错误率赋予权重后综合成强分类器。
代码示例
以下是一个使用 OpenCV 实现 Haar 特征和 Adaboost 的目标检测示例：
import cv2
import numpy as np
# 加载 Haar 特征分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 读取图像
img = cv2.imread('face.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()目标跟踪
目标追踪算法主要包含依赖检测的方法以及利用特征的方法。这些算法依据共同特点被划分为两类：一种是基于检测的目标追踪方法另一种是基于特征的目标追踪方法。
基于检测的跟踪
该种跟踪方法一般依赖于目标检测算法，在每帧图像中进行目标探测。随后，系统利用匈牙利算法等匹配机制，在前后帧图像之间建立各目标点之间的对应关系。
匈牙利算法
匈牙利算法它是一种旨在解决二分图最大匹配问题的有效算法。在目标追踪过程中它能够通过将当前帧中的检测结果与前一帧中的检测结果进行配对从而实现目标的持续追踪。
原理
该算法通过生成一个代价矩阵来实现每帧间的检测结果匹配。该矩阵中的每一个元素代表当前帧中各检测结果与前一帧中各相应检测结果之间的匹配代价。该方法旨在最小化总的代价，并能有效确定最佳匹配方案。
代码示例
以下是一个使用 Python 实现匈牙利算法的简单示例：
import numpy as np
from scipy.optimize import linear_sum_assignment
# 假设前一帧检测到的目标位置
prev_positions = np.array([[10, 20], [30, 40], [50, 60]])
# 假设当前帧检测到的目标位置
curr_positions = np.array([[12, 22], [32, 42], [52, 62], [70, 80]])
# 计算成本矩阵
cost_matrix = np.zeros((len(prev_positions), len(curr_positions)))
for i, prev_pos in enumerate(prev_positions):
for j, curr_pos in enumerate(curr_positions):
cost_matrix[i, j] = np.linalg.norm(prev_pos - curr_pos)
# 使用匈牙利算法进行匹配
row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix)
# 输出匹配结果
for i, j in zip(row_ind, col_ind):
print(f'前一帧目标 {i} 与当前帧目标 {j} 匹配')基于特征的跟踪
基于特征属性的目标识别系统通过对图像中的关键点进行分析与定位以达到追踪效果的目的。主要采用的技术手段包括光流法和卡尔曼滤波器。
光流法
光流法基于计算图像序列中像素点的运动矢量以实现目标追踪。其中主要涉及Lucas-Kanade和Farneback光流法。
原理
光流法基于假设：像素点在连续帧序列中的运动轨迹被视为连续变化，并通过求解光流方程组来估计像素点的运动矢量。
代码示例
以下是一个使用 OpenCV 实现 Lucas-Kanade 光流法的简单示例：
import cv2
import numpy as np
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# 读取第一帧
ret, frame1 = cap.read()
prvs = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 初始化目标位置
points = np.array([[100, 100], [200, 200], [300, 300]], dtype=np.float32)
while True:
ret, frame2 = cap.read()
if not ret:
break
next = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算光流
points, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prvs, next, points, None)
# 绘制跟踪点
for p in points:
cv2.circle(frame2, (int(p[0]), int(p[1])), 5, (0, 255, 0), -1)
# 显示结果
cv2.imshow('frame2', frame2)
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
prvs = next
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()车道检测
该系统中的 lane detection 是自动驾驶技术的关键环节，在准确识别 road markings 的基础上实现 safe 和 efficient road navigation. 常用的技术手段包括 image-based 和 deep learning-based approaches, 其中前者主要依赖 pixel-level 分析, 后者则通过 complex 神经网络模型提取高阶特征.
基于图像处理的车道检测
基于图像处理的车道检测算法多采用边缘提取和霍夫变换等技术手段来识别车道线边界；这些算法即使在计算资源受限的情况下也能正常工作
边缘检测和霍夫变换
边沿检定透过計算圖像之градIent來實現邊沿檢測。霍夫轉換則將檢測到之邊沿轉換至參數空間並以此來識別直線。
原理
边缘检测采用Sobel算子或Canny算子来获取图像的边缘强度。霍夫变换将每个边缘点转换为参数空间中的一个曲线，并通过统计这些曲线的共同点来识别直线存在
代码示例
以下是一个使用 OpenCV 实现基于图像处理的车道检测示例：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('road.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 进行霍夫变换
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
# 绘制检测到的车道线
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()基于深度学习的车道检测
基于深度学习的车道检测技术主要依赖于卷积神经网络（CNN）来提取图像特征并实现分类功能。这些算法在面对复杂的实际场景时展现出更优的准确率和稳定性。
LaneNet
LaneNet是一种基于深度学习技术的车道检测算法。该系统利用卷积神经网络提取图像特征，并通过分割和聚类方法对车道线进行识别。
原理
LaneNet通过深度学习模型CNN从图像中提取特征信息，并基于分割网络系统性地将图像空间中的每个像素点识别为属于车道线还是非车道线区域。随后系统性地将分割结果中的同类车道线像素点进行精确的聚类划分以识别多条独立存在的车道线边界
代码示例
以下是一个使用 PyTorch 实现 LaneNet 的简单示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
# 定义 LaneNet 模型
class LaneNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(LaneNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 16 * 16, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 256) # 256 个像素分类结果
def forward(self, x):
x = nn.ReLU()(self.conv1(x))
x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)(x)
x = nn.ReLU()(self.conv2(x))
x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)(x)
x = x.view(-1, 32 * 16 * 16)
x = nn.ReLU()(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((128, 128)),
transforms.ToTensor(),
])
# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)
# 初始化模型和优化器
model = LaneNet()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
for epoch in range(10):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
if batch_idx % 100 == 0:
print(f'Train Epoch: {epoch} [{batch_idx * len(data)}/{len(train_loader.dataset)} ({100. * batch_idx / len(train_loader):.0f}%)]\tLoss: {loss.item():.6f}')交通标志识别
交通标志识别是自动驾驶系统中的一个关键任务；该系统主要依赖于对道路上的 traffic marks 的识别来指导车辆 movement. 常见的 traffic mark recognition methods 包括基于图像处理的技术以及运用深度学习的策略.
交通标志识别是自动驾驶系统中的一个关键任务；该系统主要依赖于对道路上的 traffic marks 的识别来指导车辆 movement. 常见的 traffic mark recognition methods 包括基于图像处理的技术以及运用深度学习的策略.
基于图像处理的交通标志识别
主要依赖于图像处理技术的方法用于交通标志识别通常会采用色彩分离和形态识别等手段来实现目标。这些手段在较为简单的场景中依然奏效
颜色分割和形状检测
颜色分割经过对图像中像素点进行归类处理将其划分为各自独立的颜色区域从而识别出可能包含交通标志的候选区域。形状检测则通过对这些候选区域进行形状特征分析最终判断是否存在交通标志。
原理
颜色分割则采用基于阈值法或进行颜色空间转换的方式对图像中的像素点进行划分为不同色域的操作。形状检测则依据候选区域的形态特徵（如圆度、方形程度等）来进行交通标誌识別的任务。
代码示例
以下是一个使用 OpenCV 实现基于图像处理的交通标志识别示例：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('traffic_sign.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 颜色分割
lower_red = np.array([0, 120, 70])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
# 形状检测
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制检测到的交通标志
for cnt in contours:
# 计算轮廓的面积
area = cv2.contourArea(cnt)
if area > 100:
# 计算轮廓的近似多边形
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02 * cv2.arcLength(cnt, True), True)
if len(approx) == 4: # 检测矩形交通标志
x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()基于深度学习的交通标志识别
深度学习技术在交通标志识别领域中常被用于建立模型架构，并通过卷积神经网络（CNN）结构来处理图像数据以获取关键特征。不同算法在复杂场景中的识别性能表现出了较高的准确度和稳定性。
TrafficNet
TrafficNet 是一种基于深度学习架构设计的智能交通标志识别系统。该系统通过卷积神经网络捕获图像的局部特征，并借助分类网络将其归类到不同的类别中。
原理
基于CNN技术的 TrafficNet 能够从图像中提取出丰富的特征信息，并利用分类网络将这些交通标志识别为不同类别。在训练阶段采用交叉熵损失函数作为优化目标。
代码示例
以下是一个使用 PyTorch 实现 TrafficNet 的简单示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
# 定义 TrafficNet 模型
class TrafficNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(TrafficNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 16 * 16, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 43) # 43 个交通标志类别
def forward(self, x):
x = nn.ReLU()(self.conv1(x))
x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)(x)
x = nn.ReLU()(self.conv2(x))
x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)(x)
x = x.view(-1, 32 * 16 * 16)
x = nn.ReLU()(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((128, 128)),
transforms.ToTensor(),
])
# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)
# 初始化模型和优化器
model = TrafficNet()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
for epoch in range(10):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
if batch_idx % 100 == 0:
print(f'Train Epoch: {epoch} [{batch_idx * len(data)}/{len(train_loader.dataset)} ({100. * batch_idx / len(train_loader):.0f}%)]\tLoss: {loss.item():.6f}')总结
在实现安全与高效自动驾驶的过程中，环境感知、目标跟踪、车道检测以及交通标志识别构成了不可或缺的重要组成部分；这些任务可通过多种传感器及多样化的算法加以执行；基于深度学习的方法凭借其强大的特征提取与分类能力，在复杂场景中展现出色性能；然而，在实际应用中往往需要消耗更多的计算资源；综合考量两种方法的独特优势后