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探索先进车道检测技术：从像素级分割到递归神经网络
随着自动驾驶技术的不断发展，车道检测成为关键的技术挑战之一。本文综述了当前车道检测领域的最新进展，重点关注了不同算法和方法的应用，从像素级分割到递归神经网络。我们探讨了使用手工制作元素如消失点、多项式曲线、线段和Bzier曲线来建模提案的方法，同时关注了使用透视视角相机和激光雷达图像的新颖方法。此外，我们深入研究了一些车道检测算法的工作原理，例如STSU和LaneGraphNet，它们分别使用Bzier曲线和线段编码中心线段构建车道图。为了更好地在城市环境中建模复杂几何，一些作者还利用多段线来表示感知范围内的所有地图元素。
1. 引言
自动驾驶汽车技术的快速发展使得车辆能够在无人驾驶的环境中安全行驶，但要实现这一目标，车辆需要具备高度精准的环境感知能力。其中，车道检测作为自动驾驶系统的基础之一，对于实现准确而可靠的自动驾驶至关重要。
2. 像素级分割技术的应用
许多车道检测算法采用像素级分割技术，通过将道路场景精确分割成像素级的图像来识别车道。在此部分，我们将详细探讨Pan（2018）和Neven（2018）等研究中使用的像素级分割技术，以及它们如何与复杂的后处理技术相结合，从而提高车道检测的准确性。
3. 手工制作元素的建模方法
另一种常见的车道检测方法是利用手工制作的元素来建模预定义的提案。我们将深入研究Lee（2017）的消失点方法、Van Gansbeke（2019）的多项式曲线建模、Li（2019）的线段建模以及Feng（2022）的Bzier曲线建模，以了解它们如何实现高精度和快速的推理速度。
4. 摄像机和激光雷达图像的联合应用
Homayounfar（2018）和Liang（2019）提出了一种不同的方法，利用递归神经网络从摄像机和激光雷达图像中提取车道段。我们将详细探讨这些方法的工作原理，并分析它们相对于传统边界检测方法的优势。
5. 基于中心线段的车道图构建
STSU（Can，2021）和LaneGraphNet（Zurn，2021）采用了一种创新的方法，分别使用Bzier曲线和线段编码中心线段，从而构建车道图。我们将深入研究这些算法的设计和性能，并讨论它们在实际自动驾驶场景中的应用潜力。
6. 在城市环境中建模复杂几何
为了更好地在城市环境中建模复杂几何，一些研究利用多段线来表示感知范围内的所有地图元素。我们将探讨这种方法的优势和挑战，并讨论它在城市自动驾驶场景中的适用性。
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