无人驾驶技术的关键要素包括环境感知、行为决策和运动控制。在环境感知方面,需要识别行驶路径、周围物体以及驾驶环境和状态。行驶路径涵盖车道线、道路边缘等信息,周围物体则包括行人、车辆和其他可能造成阻碍的障碍物。了解无人驾驶汽车的环境感知方法对于车辆的安全驾驶至关重要。本文将从车道线检测、障碍物检测和红绿灯检测等角度简要介绍无人驾驶汽车的环境感知方法。
车道线检测
车道线检测是一项快速准确地发现车道线的技术,可助力车辆进行路径规划和偏离预警。目前常见的车道线检测方案主要分为传统计算机视觉方法、基于深度学习的车道线检测以及利用高精度设备如激光雷达进行检测。
传统计算机视觉的车道线检测: 传统的检测方法依靠车道线颜色的差异来判断其位置。通过突出图像局部边缘的边缘增强算子,可以在路面与车道线交汇处的颜色剧变处进行检测。然而,这种方法对道路平整、车道线清晰的情况更为适用。当光照强度较高或者车道线较模糊时,检测效果会大打折扣。
基于深度学习的车道线检测: 传统的车道线检测需要人工提取特征并建立模型。相比之下,基于深度学习的检测方法可以将车道线检测视为分割或分类问题,利用神经网络代替了传统视觉中手动调节滤波算子的步骤。
激光雷达融合的车道线检测: 激光雷达照射到不同介质上时,反射波强度存在差异。因此,通过扫描得到的点云数据,可以通过比对反射强度值来区分道路和车道线。然而,这种方法成本较高且推广困难。
障碍物检测
在障碍物检测方面,有基于图像和激光雷达的方法可供选择。
基于图像的障碍物检测: 这种方法首先对获取的图像进行预处理,然后提取颜色、纹理、边缘形状等特征,并与已知障碍物特征进行比对,以便识别障碍物。这是一种常见的方法。
激光雷达的障碍物检测: 激光雷达测距原理是通过激光发射器释放激光束,当遇到障碍物时,激光会被反射并返回一部分能量,进而进入激光接收器,最后通过信号处理系统进行数据处理。目前,基于几何特征的聚类算法是比较常见的方法,它通过将数据与障碍物的几何特征进行比对,实现了障碍物的检测和分类。
视觉和激光雷达融合的障碍物检测: 激光雷达和摄像头各自具有优势和限制,因此将两种方法融合使用可以获得更好的检测效果。融合方法主要分为空间融合和时间融合两类。空间融合主要依赖前置视觉系统,将激光雷达坐标系下的测量值转换到摄像机对应的像素坐标系下,实现多传感器的空间同步。时间融合则需要调整两者的采样时刻,确保激光雷达和摄像头同时采集一帧数据,以保证时间上的同步。
红绿灯检测
红绿灯检测的目标是获取图像中红绿灯的位置和类别。不同的检测结果会导致不同的决策,红绿灯的检测状态对无人驾驶汽车的安全至关重要。
传统计算机视觉的红绿灯检测: 传统的方法将图像从RGB颜色空间转换为CIELab颜色空间,增强红绿差异,通过候选区域检测和验证来进行判断。这种方法检测速度快,在某些简单场景中效果较好。
基于深度学习的红绿灯检测: 基于深度神经网络的方法通常采用金字塔结构,如FastRCNN、FasterRCNN等,在最后一层卷积层进行检测。由于采用深度学习技术,此方法对较小目标的检测效果比传统方法更好。
与高精度地图结合: 以上两种算法仅能获取红绿灯在图像中的位置,若要获得其世界坐标,需要结合高精度地图。有了高精度地图,无人驾驶汽车就可提前知道红绿灯的位置,而非依赖图像识别。当无人驾驶汽车由于遮挡或算法错误无法检测红绿灯时,高精度地图可提供相关信息,确保行车安全。
在环境感知技术方面,通过车道线检测、障碍物检测以及红绿灯的识别等方法,我们可以了解无人驾驶汽车如何感知其周围环境。环境感知与识别技术对于汽车自动驾驶至关重要,就好像给汽车装上了一双"眼睛",使其能够观察和理解周围环境的状态,从而让计算机能够准确判断各种情况并迅速作出相应指令。
关键词:罗姆传感器