自动驾驶可行驶区域划分综述

可行使区域划分

• • • 1. 数据采集与融合的深度解析
    • • 1.1 传感器类型与数据特性
  • 1.2 多传感器融合方法

• 2. 环境感知与特征提取的技术细节

  • • 2.1 车道线检测的技术

  • 2.2 道路边界的识别

  • 2.3 障碍物的检测及其区域划分

    • 3. 可行驶区域划分的实现
    • • 3.1 语义分割与几何建模

  • 3.2 动态场景处理

    • 4. 路径规划与决策的细节
    • • 4.1 局部路径规划

  • 4.2 全局路径规划

• 5. 关键技术挑战的细致探讨

  • • 5.1 应对复杂环境的情况

  • 5.2 提升实时性能的同时优化计算效率

  • 建立完善的安全机制并实施冗余策略

    • 6. 典型应用场景的技术实现

    • • 6.1 高速公路场景

    • 6.2 城市道路场景

    • 6.3 复杂路口场景

      • 7. 未来技术趋势
      • 总结

在自动驾驶技术中，可行驶区域划分（亦称作车道保持与道路分割技术）是该领域的核心技术模块之一。该技术的主要目标是利用传感器数据与算法模型实时分析驾驶员所在位置的安全行驶区域（包括车道线、边缘线以及人行区等关键区域），从而规划出最优行驶路线。以下将详细阐述其核心技术实现方法及关键步骤。

1. 数据采集与融合的深度解析

1.1 传感器类型与数据特性

• 摄像头：

• 单目摄像头：价格较低，并不能直接测量距离（如远端物体），而是依赖深度估计算法（如DepthNet）。

• 双目摄像头：利用视差信息推断深度方向的位置特征值，并对光照变化较为敏感，在实际应用中对实时性要求较高。

• 鱼眼摄像头：具有广角视野（>180°），主要用于广域监控系统（如环视系统），但在图像处理过程中存在明显的边缘畸变问题，并且需要校正算法。

• 激光雷达技术（LiDAR）是一种先进的传感器技术。

• 传统机械式LiDAR具有较高分辨率（例如64线），但存在体积较大、使用寿命较短以及成本较高的缺点，并主要应用于高级别自动驾驶系统。

• 固态LiDAR则具备较小体积和较长使用寿命的特点（例如16线分辨率），并被广泛应用于中高端汽车 models。

• 在数据处理方面，则需要对获取到的点云数据进行降噪处理（例如采用统计离群点检测算法），同时完成坐标系转换工作（例如将LiDAR坐标系转换为车辆坐标系），最后还需完成地面分割任务（例如运用RANSAC平面拟合算法）以提高数据精度和可靠性。

• 雷达（毫米波雷达） ：

• 主要是用来测量距离和速度的一种装置，在识别静态障碍物时效果较差，在实际应用中应与摄像头或其他LiDAR设备的数据进行配合使用。

• 高精度地图 ：

• 它涵盖了车道线类型（包括实线、虚线和双实线等）、宽度以及曲线程度等多个方面；其精确度可达到厘米级别，并且必须借助实时定位技术（例如RTK-GPS）进行精确对准。

1.2 多传感器融合方法

• 时间对齐：所有传感器数据需精确对齐时间戳（通常借助硬件触发机制或采用软件插值技术）。
  • 坐标归一化：将多源传感器数据（包括摄像头像素坐标与LiDAR点云坐标）转换至统一的空间参考框架（如车辆本地坐标系）。
  • 融合算法：
    • 卡尔曼滤波算法适用于线性或近似线性系统的状态估计问题，在存在模型误差的情况下仍能提供较优的状态估计结果。
    • 扩展卡尔曼滤波算法适用于处理非线性动态模型的应用场景，在高精度要求下表现出良好的跟踪效果。
    • 深度学习融合方法：例如Multi-Net网络架构能够有效整合摄像头图像与LiDAR点云信息，在保证计算效率的同时实现精准的语义分割目标。

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2. 环境感知与特征提取的细节

2.1 车道线检测技术

• 视觉技术 ：

• 经典方法 ：

  • 边缘检测 ：Canny边缘检测用于提取车道线边界，并且容易受到噪声干扰。
  • 霍夫变换 ：将边缘点映射至参数空间（如极坐标系），以便识别直线或曲线形式的车道边界；然而该方法计算效率较低。

• 深度学习模型：

  • 模型架构：
    • U-Net：通过编码器提取特征并传递给解码器进行上采样操作来生成像素级分割图的过程，在图像分割任务中常用于车道线检测。
    • DeepLab：通过空洞卷积模块（ASPP）捕捉图像中的多尺度特征，并结合上下文信息提升分割精度。

• 损失函数 ：通过加权交叉熵（对车道线区域赋予更高权重）或Dice Loss来解决类别不平衡问题。

  • 后处理 ：
    • 连接断续车道线：通过霍夫变换或多项式拟合（如二次曲线）修复分割结果。

• 类型识别：分别识别实线、虚线及双实线类别，并结合高精度地图进行验证。

• LiDAR技术 ：

• 点云划分 ：

  • 聚类算法 ：DBSCAN算法通过分析点云数据将物体划分为道路区域、障碍物区域等类别，并结合边缘检测技术提取车道线信息。
  • 特征分析 ：首先对每个点计算其法向量并进行标准化处理；随后通过分析各法向量的方向变化识别出具有法向量接近垂直的区域作为道路平面，并区分其他非道路区域。

• 车道线确定：

  • 采用最小二乘法或RANSAC算法建立车道线模型，并融合多帧数据以减少因运动引起的抖动影响。

2.2 道路边界识别

• 固定边界 （例如常见的栏杆和绿化带）：

• 利用LiDAR获取的点云数据中的曲率特征或高度差信息来识别边界的外延区域。

• 结合预先绘制在高精度地图上的固定边界信息来校正实时边缘检测结果。

• 动态范围 （如施工区域圆顶）：

• 目标识别 ：采用YOLO或PointPillars算法对圆顶进行识别定位，并利用聚类方法确定临时界限。

• 区域划分 ：通过语义分割技术对圆顶区域进行标记划分以区分非通行区。

2.3 障碍物检测与区域划分

• 目标识别 ：

• 二维检测 ：通过摄像头捕捉并利用YOLOv5或Faster R-CNN算法实现对目标区域（如车辆、行人）的识别。

• 三维感知 ：采用LiDAR技术结合PointPillars、VoxelNet或CenterPoint算法计算出三维边界框及其位置信息。

• 占栅图（Occupancy Grid）：

• 将环境离散化为栅格单元并根据传感器数据为每个单元赋予一个表示是否被占用的概率值（0-1）。

• 结合动态障碍物运动预测技术（如基于卡尔曼滤波器的追踪），更新可通行区域信息。

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3. 可行驶区域划分的实现

3.1 语义分割与几何建模

• 语义分割结果生成 ：

  • 每个像素或点都被划分为车道类、人行道类、障碍物类以及建筑类等多种类别。
  • 可通行的道路区域主要由车道本身及其旁边的部分临时开放区域构成（例如允许变道的虚线分隔带）。

• 几何建模技术 ：

• 栅格地图 ：

  • 将车辆周围的环境划分为二维栅格网格（每个单元尺寸为0.1米×0.1米），并标记每个栅格单元的可通行性状态。
  • 动态更新机制根据障碍物的实际位置实时更新栅格单元的状态。

• 多边形区域的构建：

  • 基于车道边缘线和边界顶点坐标生成多边形边界。
  • 采用算法生成安全区域扩展图以规避接近障碍物。

3.2 动态场景处理

• 临时施工区域 ：

• 检查锥筒后，在施工作业范围内搭建外延线以缩小可行行驶范围。

• 借助导航系统分析行驶路径并采取减速措施或调整行驶路径以避免障碍物。

  • 车道线变化 ：
    • 如从双车道变为单车道，通过LiDAR和地图数据重新规划可行驶区域。

• 极端天气 ：

• 在恶劣天气条件下（如雨雪），LiDAR点云可能会出现稀疏现象，并需结合摄像头和地图数据以获得辅助信息。

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4. 路径规划与决策的细节

4.1 局部路径规划

• MPC：

• 预估后续N步的车辆动态参数（位置与速度），并调整控制输入量（方向盘转角与加速度）。

• 限制条件：路径必须位于可行域内，并满足运动学模型的要求（例如基于车轮运动的运动学模型）。

• 动态窗口法（DWA） ：

• 生成候选速度与角速度的组合，并评估规划路径是否会碰到障碍物。

• 选择具有最高评分值（例如距离最近障碍物最远）的运动轨迹。

  • 轨迹优化 ：
    • 使用Bézier曲线或样条曲线平滑路径，减少急转弯或急加速。

4.2 全局路径规划

• A算法** ：

• 用于在高精度地图的空间拓扑结构中寻找最优通路，其代价函数主要包含三个要素：路径长度、运动受限条件以及可通行区域覆盖比例。

• 动态优化处理机制：当遇到突发情况导致局部路段被封锁时，在确保整体任务优先级的前提下自动重构次级通路以规避障碍。

• 车路协同（V2X） ：

• 实时接收路侧单元（RSU）的数据，并根据施工区域和事故信息调整整体路线规划。

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5. 关键技术挑战的深入分析

5.1 复杂场景处理

• 无车道线区域（如乡村道路）：这类区域不具备明确的道路边界指示。

• 利用LiDAR点云生成道路平面图，并结合车载导航系统的方向性约束条件来规划行驶路线。

• 基于车辆行驶历史数据进行轨迹聚类分析来确定可行行驶范围。

• 遮挡与噪声 ：

• 部分区域被遮挡 ，例如车辆（如卡车）覆盖车道线时，则需通过LiDAR数据与地图信息辅助推断车道走向。

• 传感器噪声 ：为减少点云或图像的抖动，在数据处理过程中可采用滑动窗口技术进行去噪处理，并应用指数加权移动平均算法减少抖动影响。

• 极端天气：

  • 在雨雪条件下：由于LiDAR测得的点云密度有所下降，在这种情况下建议适当降低分割置信度阈值。
  • 当遇到强光或处于黑暗环境时：摄像头捕捉的数据质量会有所下降，在这种情况下系统应主要依赖于LiDAR和雷达的信息来进行感知。

5.2 实时性与计算优化

• 硬件加速采用

• 采用GPU（例如NVIDIA DRIVE Orin或Mobileye EyeQ等特定AI处理器）来加快模型推理速度。

• 模型轻量化策略包括利用知识蒸馏技术（通过大模型训练小规模新模型）以及网络剪枝方法（例如MobileNet的设计方案），以减少计算资源消耗。

  • 分层处理 ：
    • 优先处理关键区域（如前方30米内），降低远距离计算精度要求。

5.3 安全与冗余设计

• 传感器互补 ：
  • 摄像头识别车道线，LiDAR检测锥筒，雷达补充速度信息。

故障检测项目：当摄像头与LiDAR感知到的可行驶区域出现显著差异时，则会自动启动降速或停车机制。

地图校验：对实时检测数据与高精度地图进行比对分析，在偏离预设范围（例如车道宽度变化）时触发异常处理流程。

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6. 典型应用场景的技术实现

6.1 高速公路场景

• 车道保持 ：

• 通过双目摄像头捕获并分析车道线的曲率特征，并配合LiDAR技术精确识别并确认道路边界位置。

• 采用MPC算法引导车辆维持中心行驶状态，并确保横向误差维持在0.2米以内以保证行车安全。

• 自适应车道变道 ：系统通过摄像头和雷达设备实时监测相邻车道状态，并基于获取的信息计算并生成最佳变道路线；确保路径安全且可行后执行变道操作。

6.2 城市道路场景

• 交叉口：

• 检测到停止线并分隔人行道后，在根据交通灯状态调整方向。

• 在规划车辆右转路线时，则会避免占用非机动车道区域，在基于语义分割算法分析出的安全区域进行操作。

  • 施工区域 ：
    • 锥筒检测后，划定临时可行驶区域（如单向通行车道），并通知驾驶员。

6.3 复杂路口场景

• 无交通信号灯的路口：
• 利用LiDAR技术扫描行人与车辆，并根据地图信息确定行人的优先通行区域。
• 在规划行驶路线时避开行人占据的道路网格区域，并利用动态更新的方法调整占用车道的网格位置。

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7. 未来技术趋势

• 多模态融合 ：

• 集成摄像头、LiDAR、雷达和红外传感器集合，在复杂严苛环境下显著增强系统的可靠性。

  • 自监督学习 ：
    • 利用视频帧间的时序一致性（如光流）减少对标注数据的依赖。

• 边缘智能 ：

• 路侧单元（RSU）承担特定感知功能（包括但不限于远距离障碍物探测），从而降低车载端的压力。

• 高分辨率地图的动态更新 ：

• 动态地图版本升级到HD Map 2.0后实现了对施工中断和事故发生的实时更新，并显著提升了道路通行区域划分的动态响应能力。

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总结

可行驶区域划分是自动驾驶系统感知、决策与控制的核心纽带，在此过程中体现出的技术难度主要体现在多种传感器协同工作、算法的实时处理能力以及应对复杂场景的能力。随着当前环境下传感器成本不断降低以及人工智能模型效率的提升，并借助车路协同技术的进步推动下，在未来该种划分方式将在更多样化的实际应用场景中逐渐应用于更多样化的实际应用场景中