自动驾驶综述|定位、感知、规划常见算法汇总

作者：Tom Hardy
Date：2020-5-5
首发于：自动驾驶综述|定位、感知、计划常见算法汇总
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注1：文末附有【自动驾驶】交换群加入方式哦~

注2：多传感器数据融合系统教程：自动驾驶中的多传感器融合

Self-Driving Cars: A Survey

自驾车自动驾驶系统的系统结构一般分为感知系统和决议系统。感知系同一般分为很多子系统，负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物测绘、移动障碍物检测与跟踪、门路测绘、交通讯号检测与识别等使命。决议系统凡是被分别为很多子系统，负责诸如途径计划、途径计划、行为挑选、活动计划和控制等使命。

一、 自动驾驶汽车系统结构概述

这一部分概述了自动驾驶汽车自动化系统的典型系统结构，并对感知系统、决议系统及其子系统的职责停止了批评。

下图显现了自动驾驶汽车系统的典型架构框图，其中感知和决议系统显现为分歧色彩的模块调集。感知系统负责利用车载传感器捕捉的数据，如光探测和测距（LIDAR）、无线电探测和测距（雷达）、摄像机、全球定位系统（GPS），惯性丈量单元（IMU）、里程表，以及有关传感器模子、门路收集、交通法则、汽车动力学等的先验信息的决议。

决议系统负责将汽车从初始位置导航到用户界说的终极方针，斟酌到车辆状态和情况的内部表示，以及交通法则和乘客的舒适度。为了在全部情况中导航汽车，决议系统需要晓得汽车在其中的位置。定位器模块负责按照情况的静态舆图估量车辆状态（姿势、线速度、角速度等）。这些静态舆图在自动操纵之前自动计较，凡是利用自动驾驶汽车自己的传感器，虽然需要手动正文（即人行横道或红绿灯的位置）或编辑（即移除传感器捕捉的非静态物体）。自动驾驶汽车可以利用一个或多个分歧的离线舆图，如占用网格舆图、减缓舆图或地标舆图，停止定位。

定位模块接收离线舆图、传感器数据战争台里程计作为输入，并天生自动驾驶汽车的状态作为输出。需要留意的是，虽然GPS能够有助于定位控制器的处置，但由于树木、修建物、地道等酿成的干扰，使得GPS定位不成靠，仅GPS在城市情况中停止适当的定位是不够的。映照器模块接收离线舆图和状态作为输入，并天生在线舆图作为输出。该在线舆图凡是是离线舆图中的信息和利用传感器数据和当前状态在线计较的占用网格舆图的合并。在线舆图最好只包括情况的静态暗示，由于这能够有助于决议系统的某些模块的操纵。为了答应检测和移除在线舆图中的移动工具，凡是利用移动工具跟踪模块或MOT。

行为挑选器模块负责挑选当前的驾驶行为，如车道连结、穿插口处置、红绿灯处置等。行为挑选器按照当前驾驶行为挑选方针，并在决议时候范围内避免与情况中的静态和移动障碍物发生碰撞。活动计划模块负责计较从当前车辆状态到当前方针的轨迹，该轨迹遵守行为挑选器界说的途径，满足车辆的活动学和动力学约束，并为乘客供给舒适性。

二、感知模块

在这一部分中，我们研讨了文献中提出的自动驾驶汽车感知系统的重要方式，包括定位（或定位）、离线障碍物映照、门路映照、移动障碍物跟踪和交通讯号检测与识别。

定位模块负责估量自动驾驶汽车相对于舆图或门路的姿势（位置和偏向）（例如，由路缘或门路标志暗示）。大大都通用定位子系统都是基于GPS的。但是，总的来说，它们不适用于城市自动驾驶汽车，由于GPS信号不能保证在封锁地区，如树下、城市峡谷（被大型修建物包围的门路）或地道中。文献中提出了各类不依靠GPS的定位方式。它们首要分为三类：基于激光雷达的、基于激光雷达加相机的和基于相机的。基于激光雷达的定位方式完全依靠于激光雷达传感器，具有丈量精度高、处置方便等优点。但是，虽然激光雷达行业尽力下出世产本钱，但与相机相比，它照旧有很高的价格。在典型的基于LIDAR+camera的定位方式中，LIDAR数据仅用于建立舆图，并利用相机数据估量自动驾驶汽车相对于舆图的位置，从而下降了本钱。基于摄像机的定位方式是廉价和方便的，虽然凡是不太切确和牢靠。

1、定位

1、基于激光雷达的定位

典范方式提出了一种连系三维点配准算法的多层自顺应蒙特卡罗定位（ML-AMCL）方式。为了估量汽车姿势，从三维激光雷达丈量中提取水平层，并利用零丁的AMCL实例将层与利用三维点注册算法构建的三维点云舆图的二维投影对齐。对于每个姿势估量，对一系列的里程丈量停止分歧性检查。将分歧的姿势估量融合到终极的姿势估量中。该方式在现实数据上停止了评价，获得相对于GPS参考的位置估量误差为0.25m。但是，舆图是高贵的存储，由于它是一个三维舆图。Veronese等人提出了一种基于MCL算法的定位方式，该方式经过二维在线占有栅格舆图和二维离线占有栅格舆图之间的舆图婚配来校正粒子的姿势，以下图所示。评价了两种舆图婚配间隔函数：改良了传统的两个栅格舆图之间的似然场间隔，以及两个高维向量之间的自顺应标准余弦间隔。对IARA自动驾驶汽车的尝试评价表白，操纵余弦间隔函数，定位方式可以在100hz左右工作，横向和纵向误差别离为0.13m和0.26m。

2、激光雷达和相机方式定位

一些方式操纵激光雷达数据建立舆图，操纵摄像机数据估量自动驾驶汽车相对于舆图的位置。Xu等人提出了一种立体图像与三维点云舆图婚配的定位方式。舆图由一家舆图公司（http://www.whatmms.com）天生，由多少数据（纬度、经度和海拔）和从里程表、RTK-GPS和2D激光雷达扫描仪获得的减缓数据组成。他们将舆图的三维点从实在坐标系转换到摄像机坐标系，并从中提取深度和强度图像。采用MCL算法，经过将汽车摄像机拍摄的立体深度和强度图像与从3D点云舆图中提取的深度和强度图像停止婚配来估量汽车的位置。该方式在现实数据上停止了评价，并给出了0.08 m到0.25 m之间的位置估量误差。VIS16提出了一种将空中全景图与一年平分歧季节奏摄的卫星图像相婚配的自动驾驶汽车定位方式。在他们的方式中，激光雷达数据被分为空中/非空中种别。接下来，操纵激光雷达数据将全景相机拍摄的自驾车空中图像朋分红空中/非空中地区，然落后行扭曲以获得俯瞰图。操纵kmeans聚类将卫星图像朋分红空中/非空中地区。然后操纵MCL将鸟眼图像与卫星图像停止婚配，估量姿势。该方式在NavLab11自动驾驶汽车上停止了考证，获得了3m~4.8m的位置估量误差。

3、基于相机的定位方式

有些方式首要依靠摄像机数据来定位自驾车。Brubaker等人提出了一种基于视觉里程和门路舆图的定位方式。他们利用OpenStreetMap，从中提取出感爱好地区内毗连他们的一切十字路口和一切可行驶门路（以分段线性段暗示）。然后建立了一个基于图的线路图暗示法和一个汽车若何经过该图的几率模子。操纵这个几率模子和视觉里程丈量，他们估量汽车相对于线路图的位移。利用递归贝叶斯滤波算法，经过操纵图形的结构和车辆若何移动的模子（经过视觉里程计丈量）在图形中履行揣度。该算法可以经过增加当前姿势位于与最新汽车活动（直线行驶间隔和比来的曲线）相关的图形点的几率，并经过下降其位于不相关的点的几率来切肯定位汽车在图形中的位置。定位方式在KITTI视觉里程数据集上停止评价，并在行驶52秒后可以在包括2150千米可行驶门路的18平方千米舆图上定位车辆，精度为4米。一些方式利用相机数据来构建特征舆图。Ziegler等人描写了自立车辆Bertha在历史悠久的Bertha-Benz纪念线路上自立驾驶所利用的定位方式。提出了两种基于互补视觉的定位技术：基于点特征的定位（PFL）和基于车道特征的定位（LFL）。在PFL中，利用从当前相机图像中提取的DIRD描写符，将当前相机图像与先前在映照进程中获得的相机图像序列的图像停止比力。从映照进程中捕捉的图像的全局位置规复全局位置估量。在LFL中，舆图半自动计较，供给门路标志特征（水平门路信号）的全局多少暗示。经过检测从摄像机图像的俯瞰图中提取的门路标志特征并将其与存储在舆图中的水平门路信号相关联，将当前摄像机图像与舆图婚配。然后，由PFL和LFL获得的位置估量被Kalman滤波器组合（作者不供给组合定位误差的估量）。Jo等人提出了类似于LFL的定位方式。一些方式利用相机数据来机关特征舆图，但采用了其他范例的特征。Radwan等人提出了一种基于文本特征检测的定位方式。现成的文本提取技术用于识别情况中的文本标签。采用MCL算法对多个观察值停止融合。该方式在现实数据上停止了评价，并给出了1 m到25 m之间的位置估量误差。Spangenberg等人提出利用杆状地标作为首要特征，由于它们是怪异的、持久稳定的，而且可以被立体摄像机检测到。此外，它们答应内存高效的映照暗示。特征检测首要由立体摄像机完成。定位采用MCL算法连系Kalman滤波器停止鲁棒性和传感器融合。该方式在自立车辆上停止了评价，获得了0.14m到0.19m之间的位置估量误差。一些方式倡议利用神经收集对自动驾驶汽车停止定位。它们由相关的摄像机图像和相关的全局位置组成。在映照阶段，神经收集建立情况的暗示。为此，它进修一系列图像和图像被捕捉的全局位置，这些位置存储在一个神经舆图中。在定位阶段，神经收集操纵神经收集舆图供给的先验常识来估量当前观察图像的全局位置。这些方式存在仪表刻度误差，难以实现大面积自立车辆的定位。

2、离线障碍物舆图

离线障碍物舆图子系统负责自动驾驶汽车情况中障碍物舆图的计较。该子系统对于答应自立车辆在公共门路上平安行驶而不与障碍物（如路标、路缘）碰撞相当重要。障碍舆图包括与汽车能够或能够没法导航的位置相关的信息，区分自在（可穿越）空间和占用空间。汽车必须总是在空余的地方。障碍物舆图由舆图绘制阶段的传感器数据构建，并存储在自立操纵阶段供今后利用。状态空间的暗示凡是区分于拓扑和怀抱暗示。拓扑暗示将状态空间建模为一个图，其中节点暗示重要位置（或特征），边暗示它们之间的拓扑关系（例如位置、偏向、邻近性和毗连性）。这些分化的分辨率取决于情况的结构。怀抱暗示凡是将状态空间分化为法则间隔的单元。这类分化不依靠于特征的位置和外形。怀抱暗示的空间分辨率常常高于拓扑暗示的空间分辨率。这样的多功用性和高效性使得它们成为最多见的空间表示形式。

3、门路建模

门路舆图子系统负责收集自驾车四周门路和车道的信息，并将其暗示在具有多少和拓扑特征的舆图中，包括相互毗连和限制。门路制图子系统的首要内容是舆图暗示和舆图建立。

1） 门路图暗示与障碍舆图一样，门路图凡是区分为怀抱舆图和拓扑舆图。

a） 怀抱暗示线路图的简单怀抱暗示是一个网格图，它将情况离散为一个牢固巨细的单元矩阵，该矩阵包括有关能否属于某条门路的信息以及移动到其相邻单元的本钱。门路网格舆图简单易懂。但是，假如移动本钱在线路图的大范围内是分歧的，那末利用网格暗示能够需要浪费内存空间和处置时候。线路点序列是紧缩大型门路网格舆图中途径描写的一种替换方式。线路点是沿线路栅格舆图中的途径的点。线路点序列可以手动界说，也可以自动从门路网格舆图中提取。对于2005年DARPA大应战，提出了线路数据界说文件（RDDF），它是一个格式化文件，包括指定自立车辆运转途径的航线点坐标和其他相关信息（纬度、经度、横向鸿沟偏移和航速）。Carneiro等报酬无人驾驶汽车IARA提出一个线路图，以揣度城市门路中车道的位置和相关特征，该线路图同时利用了门路网格图和RDDF途径，以下图所示。IARA的门路网格舆图包括0.2×0.2 m的正方形单元格。为属于车道的每个单元格分派一个非零代码。从1到16的代码暗示单元格到车道中心的相对间隔，以及单元格中存在的车道标志范例（断开、实心或无）。IARA的RDDF途径包括间距为0.5米的航线点，并经过嘉奖靠近车道中心的单元格的算法自动从门路网格舆图中提取。IARA的门路网格图和RDDF途径在联邦圣埃斯皮里托大学（UFES）主校区的环形门路上停止了3.7千米的自动测试。

b） 拓扑暗示线路图的一种更复杂的暗示是拓扑图，它将情况描写为一个图形模子，其中极点暗示位置，边暗示它们之间的拓扑关系。拓扑图可以包括更复杂的信息，包括多车道、车道穿插口和车道合并。针对2007年DARPA城市应战赛，提出了线路收集界说文件（RNDF），这是一个拓扑图，界说为指定无人驾驶汽车运转路段的格式化文件。按照该文件，门路收集包括一个或多个路段，每个路段包括一个或多个车道。路段的特征是车道数、街道称号和速度限制。车道的特征是车道的宽度、车道标线和一组航线点。车道之间的毗连以出口和进口航线点为特征。厄姆森等人。URM08利用RNDF的图表模子作为自动驾驶汽车的老板（卡内基梅隆大学的汽车在2007年DARPA城市应战赛中获得第一位）。图中的每个节点暗示一个航线点，偏向边沿暗示将该节点毗连到它可以到达的一切其他航线点的车道。基于多个身分的组合，将本钱分派给边沿，这些身分包括穿过与边沿相关联的车道的预期时候、车道长度和情况的复杂性。Ramm等人。[RAM11]提出了OpenStreetMap（OSM），它利用节点、方式和关系这三个根基体用拓扑图来建模情况。节点暗示地理点，方式暗示节点列表（多段线），关系由肆意数目的成员组成，这些成员可所以三品种型中的任何一种，而且具有指定的脚色。其他门路特征（如行驶偏向和车道数）作为元素的特征给出。Bender等人。BEN14提出了一个高度具体的拓扑线路图，称为lanelet舆图，用于自动车辆泊位。lanelet舆图包括门路的多少和拓扑特征，如门路、车道和穿插口，利用原子互联的可驾驶路段，称为lanelets，以下图所示。lanelet的多少图形由左鸿沟和右鸿沟界说，每个鸿沟对应一个点列表（多段线）。此暗示隐式界说每个车道的宽度和外形及其驾驶偏向。lanelet的邻接组成一个加权有向图，其中每个lanelet暗示一个极点，lanelet的长度暗示其出边的权重。其他元素描写了限制条件，如速度限制和交通法则，如穿插口和合并权。lanelet舆图在历史悠久的Bertha-Benz纪念线路上停止了103千米的自动测试。高清舆图（HD-maps）是为无人驾驶汽车供给动力的新一代拓扑舆图。高清舆图具有厘米级的高精度，包括丰富的信息，如车道位置、门路鸿沟和门路曲率。由于建立高清舆图的本钱很高，是以有一些平台可以作为办事供给高清舆图。Dharia对顶级供给商停止了评价和排名，别离是Google、HERE、TomTom和APPle。

2） 线路图建立建立线路图的最简双方式是从航空图像中提取门路外形的手动正文。但是，大型城市门路网所需的大量野生操纵能够会使野生标注变得不成行。为此，人们提出了从航空图像自动天生门路图的方式。

a） Urmson等人利用从航空图像中提取的门路外形的手动正文，以便为自动驾驶汽车的驾驶台建立门路图。获得的部分门路外形是正确的，但由于图像的分辨率和全局配准的影响，全局位置不太正确。为此，他们的定位方式采用位置滤波处置门路模子误差。Bender等人。BEN14还采用了自动车辆泊位的lanelet舆图的一切元素和属性的手动标注。利用OSM格式和java OSM编辑器，利用虚拟顶视图图像作为LANELET的手动正文的根本。

b） 自动天生从航空图像自动天生线路图的方式很多。韦格纳等人利用高阶条件随机场（CRF）经过将图像朋分为超级像素并增加毗连这些超级像素的途径来模拟门路收集的结构。Mnih和Hinton利用卷积神经收集（CNN）获得路段。门路朋分的一个补充使命是从俯视图或正面图像中检测车道。Aeberhard等人对于宝马的自动驾驶汽车，利用空中栅格舆图，其中每个单元暗示具有高反射率的空中位置的几率。采用二次多项式模子提取门路鸿沟。车道定位与数字舆图连系利用，以获得对情况的更高条理的了解。舆图首要由两层组成：语义多少层和定位层。语义多少层包括车道模子多少和车道连通性等高层语义信息。定位层包括车道标线和门路鸿沟，与GPS和车辆里程计一路，可用于将车辆婚配到舆图上。

Lee等人还利用激光雷达减缓数据来检测车道标志和摄像机图像，以防车道分别不明白。门路上的车道标志是为了在夜间与前照灯一路利用具有杰出反光结果的特别油漆而制成的。有了这个特征，激光雷达可以检测到门路标志，即使是在光照因雨或阴影而改变的情况下。基于摄像机图像的车道标线检测技术只在易受进犯的情况下运转（如背光和低光）。这类方式在韩国首尔2千米的航程中获得了成功的测试。Carneiro等人利用深度神经收集（DNN）来揣度自立车辆IARA水平信号不良或无水平信号的车道的位置和相关特征。DNN将LIDAR减缓栅格舆图朋分为门路栅格舆图，将非零代码（从1到16）分派给属于车道的舆图单元，这些单元暗示到车道中心的相对间隔和单元中车道标志的范例。操纵数十千米的门路标线数据集对DNN停止练习，使DNN的精度足以满足IARA的现实自立驾驶。门路朋分并不间接供给线路图，它界说舆图单元能否是门路的一部分。为了诠释门路朋分、提取拓扑结构和构建线路图，需要一个复杂的后处置流水线。巴斯塔尼等人提出了门路追踪方式，该方式追求间接从CNN天生线路图，而不是依靠中心图像暗示。它利用一个迭代的图形构建进程，一次增加一个零丁的路段，并利用CNN来决议下一个要增加的路段。对15个城市24平方千米的航空影象停止的逐点婚配检验，均匀误差为5%。

4、移动物体跟踪

活动方针跟踪（MOT）子系统（也称为多方针检测与跟踪-DATMO）负责检测和跟踪自动驾驶汽车四周情况中活动障碍物的姿势。该子系统对于使自立车辆做出决议和避免与潜伏移动物体（如其他车辆和行人）碰撞相当重要。随着时候的推移，移动障碍物的位置凡是是按照测距传感器（如激光雷达和雷达）或立体相机捕捉的数据来估量的。单目摄像机的图像可以供给丰富的视觉信息，可以用来改良活动障碍假定。针对传感器丈量的不肯定性，采用Bayes滤波器（如Kalman和粒子滤波器）停止状态猜测。MOT方式首要分为六类：传统的、基于模子的、基于立体视觉的、基于栅格舆图的、基于传感器融合的和基于深度进修的。

1、Traditional Based MOT

传统的MOT方式首要包括三个步调：数据朋分、数据关联和过滤。在数据朋分阶段，操纵聚类或形式识别技术对传感器数据停止朋分。在数据关联步调中，利用数据关联技术将数据段与方针（移动障碍物）关联。在滤波阶段，对于每个方针，经过取分派给方针的数据的多少均匀值来估量位置。位置估量凡是由卡尔曼滤波或粒子滤波停止更新。

2、Model Based MOT

基于模子的方式间接从传感器数据中揣度，利用传感器的物理模子和工具的多少模子，并利用非参数滤波器（如粒子滤波器）。不需要数据朋分和关联步调，由于多少工具模子将数据关联到方针。

3、Stereo Vision Based MOT

基于立体视觉的方式依靠立体图像对供给的色彩和深度信息来检测和跟踪情况中的活动障碍物。Ess等人提出了一种障碍物检测和识别方式，该方式仅利用来自前视立体摄像机的同步视频。他们的工作重点是基于行人和汽车探测器每帧输出的障碍物跟踪。对于障碍物检测，他们采用了一种带有偏向梯度直方图（HOG）特征的支持向量机（SVM）分类器，将每个图像地区分类为障碍物或非障碍物。对于障碍物跟踪，他们利用一种假定和考证战略，将一组轨迹拟合到能够检测到的障碍物上，使得这些轨迹一路具有很高的后验几率。候选轨迹集由扩大卡尔曼滤波器（EKFs）天生，EKFs由障碍物检测初始化。最初，利用模子挑选技术仅保存一组诠释曩昔和现在观察成果的最小且无抵触的轨迹。对于MOT，采用半全局婚配（SGM）方式从立体图像对中重构出浓密视差图像。三维情况中的一切障碍物都由一组称为超级像素或stixels的垂直偏向的薄矩形来近似。利用Kalman滤波器跟踪随时候变化的stixel。最初，利用空间、外形和活动约束将stixel朋分为静态布景和移动障碍物。在时空分析的根本上，提出了一种基于表面的检测与识别计划，该计划操纵特定种别（行人和车辆）模子，进步了视觉感知的鲁棒性。

实时识别首要包括三个阶段：感爱好地区（ROI）、障碍物分类和方针跟踪。Chen等人利用半全局婚配算法从立体图像对计较视差图。在视差图的帮助下，简单线性迭代聚类发生的图像朋分鸿沟分为共面鸿沟、铰链鸿沟和遮挡鸿沟。操纵改良的随机样本分歧性（RANSAC）算法在自我活动估量进程中获得活动点。最初，按照鸿沟范例和活动情况，采用超像素合并的方式提取活动障碍物。

4、Grid Map Based MOT

基于栅格舆图的方式首先构建静态情况的占用栅格舆图。舆图构建步调以后是数据朋分、数据关联和过滤步调，以便供给场景的工具级暗示。Nguyen等人提出了一种基于网格的立体摄像机活动方针检测与跟踪方式。他们的工作重点是行人检测和跟踪。从立体图像对重建三维点。操纵逆传感器模子，基于相关的三维点估量网格舆图中每个单元的占用几率。采用分层朋分的方式，按照网格单元之间的地区间隔，将网格单元分别红多少段。最初，采用交互式多模子（IMM）方式对移动障碍物停止跟踪。Azim和Aycard利用基于八叉树的3D部分占用栅格舆图，该舆图将情况分别为占用、自在和未知体素。在构建部分网格舆图后，基于部分网格舆图中自在空间和占用空间的纷歧致性，可以检测出移动障碍物。静态体素被聚集成移动的物体，这些物体被进一步分别红层。利用从每个层提取的多少特征，将移动工具分类为已知种别（行人、自行车、汽车或公共汽车）。

5、Sensor Fusion Based MOT

基于传感器融合的方式融合来自各类传感器（如激光雷达、雷达和拍照机）的数据，以摸索它们各自的特点，进步情况感知才能。Darms等人先容了自动驾驶汽车“Boss”采用的基于传感器融合的活动车辆检测与跟踪方式（卡内基梅隆大学的汽车在2007年DARPA城市应战赛中获得第一位）。MOT子系统分为两层。传感器层从传感器数据中提取特征，这些特征可用于按照点模子或盒模子描写移动障碍物假定。传感器层还尝试将特征与来自融合层确当前猜测假定相关联。没法与现有假定关联的功用用于天生新的倡议。对与给定假定相关联的每个特征天生观察，封装更新假定状态估量所需的一切信息。融合层按照传感器层供给的倡议和观察，为每个假定挑选最好跟踪模子，并利用卡尔曼滤波器估量（或更新）假定状态的估量。Cho等人描写卡内基梅隆大学新的尝试性自立车辆利用的新MOT子系统。之前的MOT子系统，由Darms等人提出。Mertz等人利用可间接从二维激光雷达、从三维激光雷达投影到二维平面或从多个传感器（激光雷达、雷达和相机）融合获得的扫描线。扫描线被转换成天下坐标并被朋分。为每个线段提取直线和角点特征。分段与现有障碍物相关联，并利用卡尔曼滤波器更新方针的活动学。Byun等人合并由多个传感器（如雷达、二维激光雷达和三维激光雷达）天生的移动障碍物轨迹。将二维激光雷达数据投影到二维平面上，操纵结合几率数据关联滤波器（JPDAF）跟踪活动障碍物。三维激光雷达数据被投影到一幅图像上，并利用地区增加算法朋分红活动障碍物。最初，操纵迭代比来点（ICP）婚配或基于图像的数据关联来估量或更新轨迹的姿势。Xu等人。XU15描写了卡内基梅隆大学的新型无人驾驶尝试车对用于连结间隔的移动障碍物的高低文感知跟踪。给定行为高低文，在门路收集合天生ROI。找到感爱好地区内的候选方针并将其投影到门路坐标中。经过未来自分歧传感器（激光雷达、雷达和摄像机）的一切候选方针关联起来，获得间隔连结方针。薛等人融合激光雷达和摄像机数据，进步行人检测的正确性。他们操纵行人高度的先验常识来削减毛病检测。他们按照针孔摄像机方程，连系摄像机和激光雷达的丈量来估量行人的高度。

6、Deep Learning Based MOT

基于深度进修的方式操纵深度神经收集检测活动障碍物的位置和多少特征，并基于当前摄像机数据跟踪其未来状态。

5、交通讯号检测与识别

交通讯号检测识别子系统负责对交通法则中界说的标志停止检测和识别，使车辆可以按照交通纪律做出正确的决议。与交通讯号相关的使命有很多，在本文中，我们将探讨三个首要主题：交通灯、交通标志和自动驾驶汽车四周情况中的路面标志。

1、Traffic Light Detection and Recognition

红绿灯检测和识别包括检测汽车四周情况中一个或多个红绿灯的位置（例如，在图像中暗示）并识别其状态（红色、绿色和黄色）。文献中提出了各类交通灯检测和识别方式。在这里，我们只回首最新的和相关的。交通讯号灯的检测与识别方式首要分为两类：基于模子的方式和基于进修的方式。交通灯在色彩和外形信息方面有一个明白的结构。一个普通的红绿灯有三个灯泡（每个州一个：红色、绿色和黄色）和一个清楚的外形。是以，早期的交通灯检测和识别方式大多是基于模子的。这些方式依靠于手工建造的特征工程，它试图操纵人类把握的关于物体色彩和外形的信息来建立一个可以检测和/或识别物体的模子。当假定没有严酷遵照时，利用色彩和外形信息的方式是不成靠的。为了增强其鲁棒性，提出了一种分歧特征（如色彩、外形和结构）的组合。例如提出了一个多特征系统，该系统连系了色彩（利用色彩朋分）、外形/结构（利用黑盒检测）和地理信息（仅在预期有已知红绿灯时利用该系统）。但是，他们的系统在基于模子的方式中普遍存在大量的超参数，这凡是意味着在某些情况下需要重新校准。作者在一个内部私稀有据集上停止了尝试，并指出故障是由于过度曝光、遮挡、交通灯的非标准安装以及其他一些在现真相况下并不罕有的情况酿成的。在基于模子的方式的布景下，这类连系表白是不够的。是以，研讨者起头引入基于进修的方式。在基于进修的方式中，特征照旧是手工建造的，可是检测和/或识别进程从基于法则变成基于进修。首要方式包括传统机械进修方式和深度进修方式。

2、Traffic Sign Detection and Recognition

交通标志检测与识别包括检测情况中交通标志的位置并识别其种别（如限速、停车和让行标志）。与基于模子的方式相比，基于进修的方式获得了改良并获得了更好的成果。随着深度进修在一般计较机视觉使命中的兴起，卷积神经收集已成为交通标志检测和识别范畴的研讨热门，在GTSRB和BTS的识别使命中别离到达了F1分数的99.71%和98.86%。

3、Pavement Marking Detection and Recognition

路面标线检测与识别包括检测路面标线的位置并识别其范例（如车道标线、门路标线、信息和人行横道）。路面标线检测与识别包括检测路面标线的位置并识别其范例（如车道标线、门路标线、信息和人行横道）。

大大都研讨一次只处置一种路面标线，而不是同时处置一切标线。这能够是由于既没有一个普遍利用的数据库，也没有一个共鸣，即研讨职员在处置路面标线检测和识别时，应当关注哪些标记集。一个重要的路面标志是门路中的车道界说。早些时辰，大大都车道标志检测方式都是基于模子或进修的。外形和色彩是最多见的特征，直线和曲线是最多见的车道暗示。在BER17c中，作者提出了一个完整的自我车道分析系统。在这些系统的特点中，作者宣称可以检测车道及其属性、人行横道、车道变更事务和一些路面标线。作者还公布了用于评价这些范例系统的数据集。深度进修是比来风行的另一种方式，像GUR16这样的方式已经显现出很好的结果。作者倡议（i）利用两个横向安装的下向摄像机，（ii）将横向间隔估量建模为一个分类题目，其中他们利用CNN来处置该使命。在这类情况下，他们主张在一个私人数据库中以小于2像素的均匀绝对误差（MAE）到达亚厘米的精度。很多用于车道标志检测的方式也尝试用于门路标志检测。它们凡是利用多少和光度特征。此外，各类门路标线检测与识别方式都采用了逆透视映照（IPM），下降了透视结果，从而使题目更轻易求解，进步了成果的正确性。比来，一些方式利用最大稳定极值地区（MSER）来检测感爱好地区（即能够包括门路标志的地区）和用于识别门路标志的卷积收集。在BAI17中，作者提出了IPM、MSER和DBSCAN相连系的算法来检测门路标线，并将PCANet与支持向量机或线性回归相连系停止分类。在零丁评价分类使命时，它们的正确率高达99.1%，而在同时报告检测和识别性能时，其正确率则降至93.1%。在门路标志的高低文中，消息凡是是零丁处置的。一些消息检测和识别方式AHM17将分歧的消息视为分歧的种别（即，它们首先检测消息在场景中的位置，然后识别其种别），而大大都方式首先识别字母，然后利用基于OCR的方式停止写作。前者凡是对天气和光照条件更加敏感，但后者可以识别看不见的信息。在门路标线的设备中，行人过街经常被零丁观察。大大都人行横道检测方式操纵人行横道凡是显现的法则外形和黑白图案。是以，在很多现实利用中，这项使命被放在了有益于鲁棒行人检测器的位置。

三、决议模块

在本节中，我们将对文献中所报道的自动驾驶汽车决议系统的相关技术停止研讨，包括线路计划、行为挑选、活动计划和控制子系统。

1、Route Planning

线路规小船系统负责计较从自驾车的初始位置到用户操纵员界说的终极位置之间经过门路收集的线路。假如用一个加权有向图来暗示门路网，其边权暗示经过一个路段的价格，那末计较一条线路的题目便可以归结为在加权有向图中寻觅最长途径的题目。但是，对于大型门路收集，典范的最长途径算法，如Dijkstra和A*的复杂度是不切现实的。在曩昔的十年中，门路收集合的线路计划算法的性能有了明显的进步。新开辟的算法可以在毫秒或更短的时候内计较出行驶偏向。门路网中的途径计划方式在查询时候、预处置时候、空间操纵率和对输入变化的鲁棒性等方面供给了分歧的权衡。它们首要可分为四类：goal-directed, separator-based, hierarchical, bounded-hop, and combinations。

1、Goal-Directed Techniques

方针导向技术经过避免扫描不在方针极点偏向上的极点来指导从源极点到方针极点的搜索。A*是一种典范的方针导向最长途径算法。与Dijkstra算法相比，该算法在每个极点上利用一个较低的间隔函数，从而使更接近方针的极点更早地被扫描，从而获得更好的性能。ALT（A*、地标和三角形不等式）算法经过拔取一小组极点作为地标来增强A*。在预处置阶段，计较一切地标和一切极点之间的间隔。在查询阶段，操纵包括地标的三角形不等式估量肆意极点的有用下界间隔。查询性能和正确性取决因而否明智地挑选极点作为标志。另一个方针定向算法是Arc Flags。在预处置阶段，图被分别红具有少许鸿沟极点战争衡（即类似）极点的单元。经过从每个鸿沟极点向后发展最长途径树，为树的一切弧（或边）设备第i个标志，计较单元i的弧标志。在查询阶段，该算法将修剪没有为包括方针极点的单元格设备标志的边。arc flags方式具有较高的预处置时候，但在方针定向技术中查询时候最快。

2、Separator-Based Techniques

基于分隔符的技术基于极点或边分隔符。极点（或边）分隔符是极点（或边）的一个小子集，其移除将图分化为几个平衡的单元。基于极点分隔符的算法利用极点分隔符来计较覆盖图。快速边将增加到覆盖图中，以便保存与完整图的任何极点对之间的间隔。覆盖图比完整图小很多，用于加速查询算法。HPML（High Performance multivel Routing，高性能多级路由）算法是这类方式的一个变种，它明显削减了查询时候，但价格是增加了空间利用量和预处置时候，在分歧的级别上为图增加了更多的快速方式。

基于弧分隔符的算法利用鸿沟分隔符将图分化为平衡的单元，试图最小化毗连分歧单元鸿沟极点的切割边数。快速方式将增加到覆盖图中，以连结每个单元内鸿沟极点之间的间隔。CRP（Customizable Route Planning，可定制线路计划）算法DEL15是为满足现实门路收集的需求而设想的，例如处置转弯本钱和履行本钱函数的快速更新。它的预处置有两个阶段。第一阶段计较多层分区和覆盖的拓扑。第二阶段经过自下而上和并行处置单元来计较团边的价格。查询作为覆盖图中的双向搜索停止处置。

3、Hierarchical Techniques

条理技术操纵了门路收集固有的条理结构，其中首要门路（如公路）组成一个小的干线子网。一旦源极点和方针极点间隔较远，查询算法只扫描子网的极点。预处置阶段按照现实的最长途径结构计较极点或边的重要性。CH（compression Hierarchies）算法是一种分层技术，它实现了建立快速方式以跳太重要性较低的极点的思惟。它反复履行极点紧缩操纵，假如图中最长途径唯一且包括要紧缩的极点，则从图中删除最不重要的极点并在每对相邻极点之间建立快速方式。CH是通用的，是以可以作为其他点到点算法和扩大查询的构建块。REACH算法是一种分层技术，在预处置阶段计较极点的中心度怀抱（REACH值），并在查询阶段利用它们来修剪基于Dijkstra的双向搜索。设P是从源极点s到包括极点v的方针极点t的最长途径。v相对于P的到达值是r（v，P）=min{间隔（s，v），间隔（v，t）}。

4、Bounded-Hop Techniques

有界跳技术经过向图中增加虚拟快速方式来估计较极点对之间的间隔。由于预先计较一切极点对之间的间隔对于大型收集是不成行的，是以有界跳技术的方针是在跳数很少的情况下获得任何虚拟途径的长度。

5、算法的连系

可以将各类技术组合到操纵分歧图形特征的夹杂算法中。REAL algorithm连系了REACH和ALT。REACH Flags algorithm连系了REACH和Arc标志。SHARC算法[BAU09]将快速方式的计较与多级弧标志连系起来。CHASE算法[BAU10]连系了CH和Arc标志。TNR+AF算法连系了TNR和Arc标志。PHAST算法可以与多种技术相连系，操纵多核cpu和gpu的并行性来加速它们。巴斯特等人。利用众所周知的欧洲大陆巨细的基准西欧和现实天下门路收集的简化模子，对这里描写的很多线路计划技术停止了尝试性评价。

2、Motion Planning

活动规小船系统负责计较从自动驾驶汽车确当前状态到行为挑选子系统界说的下一个部分方针状态的途径或轨迹。该活动计划履行部分驾驶行为，满足汽车的活动学和动力学约束，为乘客供给舒适性，避免与情况中的静态和移动障碍物发生碰撞。

活动计划可所以途径或轨迹。途径是汽车状态的序列，它不界说汽车状态若何随时候演变。此使命可拜托给其他子系统（如行为挑选子系统）或速度剖面可界说为曲率和接近障碍物的函数。轨迹是一条指定汽车状态随时候演变的途径。

1、Path Planning

途径计划包括从汽车当前状态到下一个方针状态天生一系列状态，这并不界说汽车状态随时候的演变。途径计划凡是分为全局和部分途径计划。在全局途径计划中，在车辆起头移动之前，利用情况的脱机全局舆图计较全局途径。在部分途径计划中，当汽车行驶时，操纵四周情况的在线部分舆图天生部分途径，使汽车可以处置行驶中的障碍物。途径计划的方式首要分为两类：基于图搜索的和基于插值曲线的方式。

2、轨迹计划

轨迹计划包括从自动驾驶汽车确当前状态到下一个方针状态的序列天生，该序列指定汽车状态随时候的演变。轨迹计划方式首要分为四类：基于图搜索的、基于采样的、基于插值曲线的和基于数值优化的方式。

3、Control

在自动驾驶汽车范畴，控制是指工程范畴自动控制背后的理论，它涵盖了在没有延续的间接报酬干涉的情况下，利用各类机制来操纵和调理进程。在最简单的自动控制范例中，控制子系统将进程的输出与期望的输入停止比力，并利用误差（进程的输出与期望的输入之间的差别）来改变进程的输入，从而使进程在遭到干扰的情况下连结在其设定点。在自立车辆中，自动控制理论一般利用于途径跟踪和硬件驱动方式。途径跟踪方式的感化是在车辆模子存在误差等情况下稳定活动计划的履行。硬件驱动控制的感化是计较在履行器模子和其他模子不正确的情况下执交活动计划的转向、节气门和制动履行器输入。途径跟踪方式也被称为控制技术，由于它们采用自动控制理论，并将途径视为要控制的信号。但是，在自立车辆范畴，将其称为途径跟踪方式更加合适，以区分于硬件驱动控制方式。

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