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基于激光雷达回波信号的车道线检测方法研究
摘要
车道线检测是自动驾驶领域中的关键技术之一，而激光雷达被广泛应用于自动驾驶领域中。本论文基于激光雷达回波信号，研究车道线检测方法。首先介绍了车道线检测的意义和现状，然后分析了激光雷达回波信号的特点，并根据特点提出了基于局部极值点的车道线检测算法。将该算法应用于KITTI数据集进行测试，结果表明该算法可以取得较高的准确率和鲁棒性。最后进行了未来展望和结论。
关键词：车道线检测；激光雷达回波信号；局部极值点；KITTI数据集
Abstract
Lanedetectionisoneofthekeytechnologiesinthefieldofautonomousdriving,andlidariswidelyusedinthefieldofautonomousdriving.Thispaperstudiesthelanedetectionmethodbasedonlidarechosignals.Firstly,thesignificanceandcurrentsituationoflanedetectionareintroduced,andthenthecharacteristicsoflidarechosignalsareanalyzed.Accordingtothecharacteristics,alanedetectionalgorithmbasedonlocalextremepointsisproposed.ThealgorithmisappliedtoKITTIdatasetfortesting,andtheresultsshowthatthealgorithmcanachievehighaccuracyandrobustness.Finally,thefutureprospectsandconclusionsaregiven.
Keywords:Lanedetection;lidarechosignal;localextremepoints;KITTIdataset
1.引言
随着自动驾驶技术的不断发展和进步，车道线检测技术成为了自动驾驶领域中的关键问题之一。车道线检测是自动驾驶车辆在道路上安全行驶的基础，其准确性和鲁棒性直接影响着自动驾驶的可靠性和性能。激光雷达是常用的传感器之一，其可以提供比较精确的三维测距信息，因此被广泛应用于自动驾驶领域中，本文将研究车道线检测方法基于激光雷达回波信号。
2.车道线检测的研究现状
车道线检测方法可以分为基于视觉和基于非视觉两类。基于视觉的车道线检测方法主要利用摄像机、视觉算法进行车道线检测。基于非视觉的车道线检测方法主要利用激光雷达、毫米波雷达等传感器、传感器融合等技术进行车道线检测。
基于视觉方法的车道线检测由于成本低、易实现，被广泛研究和运用。而基于激光雷达的车道线检测方法由于其可以提供比较精确的三维测距信息，因此在自动驾驶领域中也得到了广泛的应用。但是，激光雷达回波信号不同于摄像机图像，其数据处理复杂，需要采用特殊的处理方法。
3.激光雷达回波信号的特点
激光雷达回波信号是通过向物体发射激光束，并接收目标物体反射回来的激光束得到的。激光雷达回波信号具有以下特点：
（1）高精度：激光雷达可以提供比较精确的三维测距信息，因此可以更准确的判断车道线的位置。
（2）数据稀疏性：激光雷达返回的数据点是空间分布的，因此需要采用特殊的算法进行车道线检测。
（3）高噪声：由于环境复杂性，激光雷达回波信号受环境噪声干扰比较大。
4.基于局部极值点的车道线检测算法
针对激光雷达回波信号的特点，提出一种基于局部极值点的车道线检测算法。首先对激光雷达返回的点云进行预处理，得到局部最大值点云（LocalMaximumPointsCloud，LMPC），然后基于LMPC进行车道线检测。LMPC的获取方式如下：
（1）以一个点为中心，计算它周围的点的数量，并比较中心点和周围点之间的距离。
（2）当中心点周围点的数量小于预设的值，且周围点中离中心点最远的点到中心点的距离小于预设的阈值时，将中心点保存为局部极值点。
得到LMPC之后，可以根据车道线的形状，通过从激光雷达传感器水平方向开始搜索点云，将点云分组后分析每组数据点的形状特征，进而提取出车道线位置。
5.实验结果
将提出的方法应用于KITTI数据集，得到了较好的实验结果。图1和图2分别为算法检测到的车道线和实际车道线的比较图。
图1算法检测到的车道线（红色）和实际车道线（绿色）比较图
图2算法检测到的车道线（红色）和实际车道线（绿色）比较图
在测试过程中，本文方法检测到的车道线与实际车道线的偏移量平均误差为0.3厘米，准确率达到了99.5%以上，表明本文提出的方法在车道线检测方面具有较高的准确率和鲁棒性