自動駕駛環境感測器如何檢測車道線的型別？ 判斷的邏輯是什麼

您好，車道線檢測本質上是乙個引數估計問題。 在做實際工程時，有兩個問題：1、車道標線的數學模型應該選擇什麼？ 2. 檢測到什麼型別的車道線？

對於第乙個問題，常用的車道線模型分為兩類：線拋物線立方、多線樣條、布面等引數化模型，只需幾個引數即可描述整個車道線形狀; 還有基於資料的，如支援向量回歸、高斯過程回歸，需要有正確的資料支援，學習相應的引數。

車道標記的引數估計問題並不簡單，因為資料本身除了雜訊之外還有異常值。 外杆可以使傳統的最小二乘法無效。 Hough 變換、Ransac、最小修剪平方、貝葉斯濾波器都可用於魯棒引數估計。

對於第二個問題，檢測到的車道線可以分為白實線、黃實線等，用分類演算法，我不是很了解，所以就不強求答案了。

PS：使用攝像頭檢測車道線已經是ADAS的標準配置，但是，但是，但是，對於無人駕駛，攝像頭對環境的敏感度會導致車道標記檢測有時會失敗。 此時，最好使用雷射感測器作為補充。

PPS：更進一步說，為什麼必須檢查車道線？ 史丹福大學的博士沒有涉及車道標線，他們將地面上的有效資訊（包括車道標線、人行橫道、轉向箭頭，甚至裂縫）拼接成一張高精度地圖，定位還可以。

1.感測器技術：自動駕駛汽車配備了各種感測器，以了解周圍的環境、道路和交通狀況。 光學攝像機包括單攝像頭、多攝像頭，都卜勒雷達包括短程雷達、遠端雷達，雷射雷達是車頂上的旋轉機、GPS定位裝置等，構成了汽車了解環境的眼睛。

2、晶元技術：即可以對多個感測器採集的資料進行處理，並整合乙個類似於小型計算機的超級晶元，大大降低了汽車“整機”的體積和成本，可以應用於汽車。 否則，車上就沒有地方讓人坐，普通人也買不起擁有這些巨大電腦集群的汽車。

3、作業系統：計算機控制系統將處理結果與操作硬體相結合，實現加減速、制動停車、變向避讓、人機對話。 無人駕駛汽車有能力取代人類的操縱。

4.網路技術：為了能夠上路，無人駕駛汽車必須具備與網際網絡和區域網的聯絡和識別功能，包括車對車的聯絡對話、車與衛星通訊、車與天氣預報的接觸、車與交通指揮網的接觸，才能正確識別和選擇道路， 正確服從交警指揮，正確決定通過十字路口，正確避險，安全駕駛。總之，長征才剛剛邁出第一步，距離走進人民家庭還很遙遠。

比如車頂上總是旋轉的東西，讓人感覺很**。 車企真正搞的是無人駕駛，他們自己也把自己推到了晶元公司、計算機公司、網路公司，成為裝配廠的一員，這也是很不情願的。