自动驾驶高精度地图车道线检测方法研究

自动驾驶高精度地图车道线检测方法研究

黄宇峰，吕家威

（长沙谱蓝网络科技有限公司）

摘要：随着自动驾驶时代的到来，车道检测作为自动驾驶辅助系统中提升驾驶安全性的关键技术，已成为当前自动驾驶领域的研究热点。本文综述了常见的车道线检测方法，从视觉角度对比分析了传统车道线检测算法与基于深度学习的车道线检测算法的优缺点，并列举了部分具有代表性的车道线检测算法，对其研究现状进行了详细阐述。最后，本文对未来车道线检测技术的研究方向进行了展望，旨在为车道线检测技术的学习和发展提供参考。

关键词：车道线检测；高精地图；深度学习；自动驾驶

引言

在汽车产业智能化、联网化趋势的推动下，高精地图作为自动驾驶技术的关键支撑之一，其重要性日益凸显。高精地图的制作涵盖了数据采集与地图生产两大核心环节，其中车道线的精确绘制是确保地图质量的关键。车道线的准确性不仅影响防护设施、道路设施及道路标牌的制作，还直接关系到自动驾驶系统的定位、导航及车道偏离预警等功能的实现。因此，车道线检测技术的优化对于提升自动驾驶系统的性能至关重要。主要生产流程如下图1所示。

图 1高精地图生产流程

1. 车道线检测技术应用和发展

车道线检测技术的研究在国外起步较早，自20世纪90年代以来，该技术已成为辅助驾驶系统不可或缺的一部分。相比之下，国内的研究起步较晚但发展迅速。近年来，随着计算机视觉与深度学习技术的突破，车道线检测算法的准确性与鲁棒性得到了显著提升。

传统车道线检测方法主要依赖于手工设计的特征和启发式规则，如基于霍夫变换、LSD直线检测、俯视图变换等算法。这些方法在特定条件下表现良好，但在处理复杂场景（如弯道、遮挡、光线变化等）时存在局限性。随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的车道线检测方法逐渐成为主流。这些方法通过大量标注数据训练模型，能够自动提取车道线特征，并在多种复杂环境下实现高精度检测，特别的，当下盛行的自动驾驶AI大模型，则是通过AI不断的进行样本学习后，形成的自动驾驶能力。

2. 车道线检测算法举例

2.1 基于传统数字图像处理的算法

霍夫变换

霍夫变换，作为一种经典的几何特征提取算法，其理论基础可追溯到1962年Paul Hough的开创性工作，该算法基于数学中点与线之间的对偶性质。在图像处理领域内，霍夫变换扮演着至关重要的角色，特别是在几何特征的提取方面。其核心思想在于，通过一种创新的映射机制，将图像空间内的点转换至参数空间中的直线表示，从而巧妙地实现了直线的检测任务。当这一原理应用于车道线检测领域时，霍夫变换展现出了对直线型车道线的高精度识别能力。然而，对于弯曲的车道线，霍夫变换的性能则相对受限，难以达到同样的检测精度。针对这一问题，一个常见的解决策略是采用极坐标系来优化直线的表示方式，特别是在笛卡尔坐标系中，由于垂直于X轴的直线斜率不存在，因此极坐标的引入为直线的有效表达提供了可能。在极坐标系下，霍夫变换的直线表达式得以更加直观且灵活地构建，从而在一定程度上弥补了其在弯道检测中的不足。

由上述公式可推导出，在给定x、y值固定的情况下，θ与ρ之间呈现出正弦函数的关系。这一特性在Hough变换中尤为关键，意味着当笛卡尔坐标系中的直线上任意一点经过Hough变换映射到极坐标参数空间时，该点将转化为一条正弦曲线的表达形式。值得注意的是，同一条直线上的所有点在极坐标参数空间中转换而来的正弦曲线会共享一个共同的交点，这是因为这些点原本位于同一直线上，而在极坐标下，这一直线的特征由特定的ρ和θ值所表征，进而导致了正弦曲线的交点重合现象。这一现象是Hough变换能够有效检测直线的基础原理之一。如图2所示。

图 2 霍夫变换原理图

基于DBSCAN 聚类算法的车道线检测

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，能够识别并排除噪声数据。在车道线检测中，DBSCAN可用于对车道线特征点进行聚类，并通过最小二乘法拟合车道线。该方法在降低噪声干扰方面表现出色。

在图像处理的预处理阶段，为了更有效地聚焦于车道线的检测，我们采用了逆透视变换（Inverse Perspective Mapping, IPM）技术来纠正图像的透视畸变，并通过特定方法提取出车道线所在的感兴趣区域（Region of Interest, ROI）。随后，我们利用了Sobel算子进行边缘检测，这一步骤能够突出图像中的边缘信息，特别是车道线的边缘。与此同时，我们还结合了基于颜色空间（如HSL和Lab）的最大类间方差法（Otsu's Method），通过这一方法对图像进行二值化处理，以进一步增强车道线与背景之间的对比度。Otsu's Method是一种自适应的阈值确定方法，能够基于图像的灰度直方图自动选取最佳阈值，从而有效地区分前景与背景。接下来，我们将Sobel算子边缘检测的结果与Otsu's Method二值化后的图像进行数据融合，这一步骤旨在综合两者的优势，更加精确地提取出车道线的边缘特征点。通过融合处理，我们能够去除一些非车道线的边缘干扰，保留并突出车道线的关键边缘信息，为后续的车道线检测与识别提供更有力的支持。采用DBSCAN 算法对特征点进行聚类，

并使用最小二乘法对车道线进行拟合，最后通过卡尔曼滤波对车道线进行跟踪，并划定可信区域对卡尔曼滤波的追踪结果进行判定和优化。相比传统特征点处理算法，DBSCAN 聚类算法能在一定程度上降噪，更好的排除干扰特征点，利用车道线纵向分布的已知信息。

总的来说传统图像处理方法通过对输入图像依次完成感兴趣区域提取、逆透视变换、灰度化操作。随后，进行霍夫变换，通过斜率与中心位置提取线段。最后可以引入 Kalman 滤波对得到的线段处理，也可以将霍夫变换与DBSCAN一起运用，设置阈值剔除冗余车道线线段，通过 DBSCAN 快速聚类，能够检测清晰道路上的车道线，提高了算法的计算效率。

2.2 基于深度学习的车道线检测

深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），在车道线检测中展现出强大的潜力。基于深度学习的车道线检测算法通常包括目标检测和图像分割两种方法。其中，图像分割方法因其能够精确提取车道线边界信息而备受关注。通过大量标注数据训练CNN模型，可以实现车道线的端到端检测与识别。

在人工智能的广阔领域中，机器学习占据着举足轻重的地位，其核心在于运用概率论、统计学及生物学等多学科理论，精心构建数学模型，以模拟人类学习机制。这一过程涉及对模型内部参数的精细调整与优化，旨在不断提升模型性能，而神经网络作为机器学习领域的强大手段，更是应用广泛。

在车道线检测这一特定应用场景中，深度学习展现出了非凡的潜力。目前，基于深度学习的车道线检测方法主要包括目标检测与图像分割两大类。尽管目标检测方法能够初步定位车道线，但在边界信息的精细表达上仍显不足。相比之下，图像分割方法以其端到端的学习机制及像素级的精细分类能力，成为了车道线检测领域的主流趋势。该方法能够精准地提取车道线的类别与位置信息，为自动驾驶系统提供了更为可靠的决策依据。

具体而言，深度学习在车道线检测中的应用遵循着一套系统化的学习方法：首先，通过海量的视觉数据采集与精细的人工标注工作，构建包含不同场景下车道线表现形式的数据库；随后，利用这一数据库对车道线识别算法进行深度训练，使其能够充分掌握各种场景下车道线的独特特征；最终，在训练完成后，算法能够自主地对输入图像中的车道线进行精准高效的识别与定位。

这套方法论正是当前AI大模型所遵循的原则：样本学习，自学习匹配。深度学习在车道线检测领域的应用不仅展现了其强大的技术实力与广阔的应用前景，更为自动驾驶技术的发展注入了新的活力与动力。未来，随着研究的不断深入与技术的持续创新，我们有理由相信，深度学习将在车道线检测领域创造出更加辉煌的成就。

3. 结语

车道线检测算法作为一类历史悠久的算法，其应用相当广泛，并且随着技术的不断变迁和发展，其准确性也在持续提升，这一变化的根本动力源自于自动驾驶技术的深入发展。从处理过程来看，车道线检测算法可分为两大类：一是传统的数字图像处理方法，这类方法无论是基于特征还是基于模型，都广泛运用了传统的数字图像处理技术，其中，利用霍夫变换进行车道线检测是最为经典的方法之一；二是基于深度学习的方法，与传统方法相比，深度学习在计算机视觉的各个领域都展现出了更为优越的性能，从发展趋势来看，未来的车道线识别算法将很有可能进入深度学习时代。

传统的基于数字图像处理的车道线检测算法以其快速的运行速率而著称，通常被应用于算力有限的设备上。早在十年前，各大汽车厂商就已经在部分高端车型上推出了车道偏离预警系统（LDW）、车道保持辅助系统（LKA）以及高级辅助驾驶系统（ADAS），而这些系统的核心正是车道线识别算法。由于这些系统的定位是辅助驾驶员进行驾驶，因此传统的数字图像处理方法已经能够满足车道线识别的基本需求。然而，传统的图像处理方案虽然运行效率高，但也存在一定的局限性，例如在老旧道路上或车道线不明显的情况下，识别效果可能不够理想；同时，传统方案在受到干扰时检测效果会大打折扣，对光线依赖性强，在隧道、阴天、车道遮挡、道路施工等复杂工况下准确性不能满足自动驾驶的需求，但在无遮挡的状况下表现良好。

深度学习在图像分割与目标分类领域中得到了广泛应用，基于深度学习的车道线检测方法已逐渐成为新的趋势。这种方法在弯道等复杂驾驶环境中均展现出了较强的鲁棒性。因此，应用深度学习提升了车道线检测的能力，加快了车道线检测和自动驾驶的发展。但是，其也有缺点，如：模型可解释性较差，种类相对单一；样本标注要求高，标注成本高。例如，在深度学习中利用卷积神经网络（CNN）的检测算法过程中，池化层可能会导致信息丢失；此外，卷积神经网络（CNN）需要大样本量，可能会显得过于冗余而低效。传统方法与深度学习方法的优缺点对比如下表所示。

随着自动驾驶时代的到来，车道线识别的应用场景也将越来越广泛。我们有理由相信，在未来的研究中会开发出鲁棒性更优的车道线检测方法。与传统方法相比，深度学习在计算机视觉的各个领域都展现出了更为优越的性能，从发展趋势来看，未来的车道线识别算法将很有可能进入深度学习时代。

表格 1优缺点对比图

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