路面高程测量步骤方法

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       编辑/江畔雨落
       前言
       人们普遍预计自动驾驶汽车将通过提高吞吐量来缓解道路拥堵，通过消除人为错误来提高道路安全性，并将驾驶员从驾驶负担中解放出来。
       在过去的三十年里，开发自动驾驶汽车技术的研究工作稳步增加，部分原因是传感和计算技术的进步，这些技术降低了必要硬件的尺寸和价格。
       自动驾驶技术相较于传统驾驶有什么优势？又能够解决哪方面的问题呢？


       自动驾驶能省钱
       随着全球汽车拥有量的快速增长，感知到的社会效益继续扩大，截至2010年，世界上使用的车辆数量估计为1.015亿辆，而世界人口估计为6.916亿，这意味着每七个人就有一辆车。
       交通拥堵造成的财务成本每年都在不断增加，美国的成本高达2014亿美元，据估计，美国因吸入污染导致的过早死亡、造成的交通拥堵的相关健康成本超过2010亿美元。


       虽然目前还不确定通过自动驾驶汽车部署可以降低多少这些持续成本，但试图减少这些数字的大规模是研究的巨大动力，早在1918年就首次设想了自动驾驶汽车的未来。
       而在1958年的时候，这个想法甚至就通过电视播出，到了1988年，卡内基梅隆大学的自动驾驶汽车被证明可以使用相机图像进行车道跟踪。
       后来几个研究团队在2004年和2005年挑战赛中开发出更先进的无人驾驶车辆来穿越沙漠地形。


       然后在2007年城市挑战赛中开发城市道路加速了发展，此后与自动驾驶相关的研究在学术环境中继续快速发展，现在在工业界也受到相当大的关注。
       随着自动驾驶汽车领域研究的成熟，在全尺寸车辆平台上进行了各种令人印象深刻的演示，最近的研究也进行了建模和预测实施自动驾驶按需移动的社会影响。
       案例研究表明，与以广泛私家车所有权为特征的传统移动系统相比，国防部系统将使移动出行更加实惠和方便。


       近年来，城市道路上的自动驾驶取得了巨大的进步，一些商业实体与学术界一起推动了这一界限。
       预计将很快就会有使用100辆自动驾驶汽车的试点按需移动服务项目被推出，特斯拉很早就开始推销他们的工作，已经在他们的2016年的汽车型号中提供了自动驾驶功能。


       优步的移动服务已经发展到扰乱全球许多城市的出租车市场，并且最近还表示计划最终用自动驾驶汽车取代所有人类驾驶的车队，他们的第一个自动驾驶汽车试点计划已经在进行中。
       有几个地方自动公路班车正在商业运营中，例如在里维姆商业园、马斯达尔城和希思罗机场的部署，这些操作的共同特征是道路车辆被认证为铁路系统，这意味着车辆在隔离的空间中运行。


       由于在发生涉及自动驾驶汽车的事故时责任的法律不确定性，这种方法是必要的。
       为了解决这个问题，世界各国政府正在审查和实施新的法律，这个过程的一部分涉及自动穿梭车的扩展公开试验。


       研究人员对在城市环境中驾驶非常感兴趣，部分原因是车辆密度高，必须遵守各种特定区域的交通规则。
       城市驾驶的问题既有趣又困难，因为它推动了研究方向，以解决自动驾驶汽车运行速度的提高以及环境复杂性的增加。


       设计与规划
       感知是指自治系统收集信息并从环境中提取相关知识的能力，环境感知是指发展对环境的上下文理解。
       环境包括障碍物的位置、路标的检测以及按语义对数据进行分类，定位是指机器人确定其相对于环境的位置的能力。


       规划是指为实现机器人的高阶目标而做出有目的的决策的过程，通常是将车辆从起始位置带到目标位置，同时避开障碍物并优化设计的启发式方法。
       控制能力是指机器人执行由更高级别的流程生成的计划动作的能力。


       环境感知是启用自动驾驶汽车的基本功能，它为车辆提供有关驾驶环境的关键信息，包括自由驾驶区域和周围障碍物的位置、速度，甚至对其未来状态的预测，基于实现的传感器。
       可以通过使用激光雷达、摄像头或这两种设备之间的融合来解决环境感知任务，其他一些传统方法也可能涉及使用雷达和超声波传感器。
       激光雷达是指一种光检测和测距设备，它以精心设计的模式每秒发送数百万个光脉冲，通过其旋转轴，它能够创建环境的动态三维地图。


       激光雷达是大多数现有自动驾驶汽车物体检测的核心，显示了理想检测结果，其中所有移动物体都被识别出来。
       要感知三维点云信息，通常涉及两个步骤：分割和分类，有些可能包括第三步，时间积分，以提高准确性和一致性。
       点云的分割是将点聚类为多个同质组的过程，而分类是识别分割聚类的类别，例如自行车、汽车、行人、路面等。


       三维点云分割算法可分为五类：基于边缘、基于区域、基于属性、基于模型和基于图。
       基于边缘的方法主要用于对象必须具有强大的人工边缘特征的特定任务。
       它不是自然场景检测的有用方法，并且容易受到噪声的影响，为了提高鲁棒性，计算了主点的高程梯度，并应用梯度滤波滤除波动点。


       基于区域的方法利用区域增长机制根据某些标准对邻域点进行聚类，例如欧几里得距离或表面法线。
       在大多数情况下，该过程从生成一些种子点开始，然后根据预定义的条件从这些点增长区域。


       与基于边缘的方法相比，这种方法更加通用和实用，它还避免了本地视图问题，因为它考虑了邻域信息，提出了一种基于扫描线的算法来识别局部最低点，并将这些点作为种子，根据坡度和高程生长成地面段。
       开发一个基于点邻域的法向量和平坦度的特征，以在树木和非平面区域中生长区域，为了使生长过程更加稳健，提出了一种自适应欧几里得聚类算法，提出了一种新的属性“不均匀性”。


       这种属性是基于每个激光束的连续扫描环范围之间的差异得出的，作为增长标准，它更能检测小障碍物，对地面坡度、车辆俯仰和侧倾的存在不太敏感。
       因为好的种子点通常位于一个区域的内部，而不是在其边界，首先估计每个点的法线，然后选择残差最小的点作为初始种子点，提取每个点的局部平面而不是正态并计算相应的分数。


       然后根据分数选择种子平面，提出了多阶段种子生成过程，非空体素根据邻近度分组为线段，这些线段作为下一个分割过程的种子，
       该过程利用了共面点的相干性和邻近性，最后，基于平面连接和交点合并邻域共面点段。


       基于区域的分割方法已在文献中广泛实施，分割结果在很大程度上依赖于种子点的选择，选择不当的点可能导致分割不充分和低效。
       不同的种子点选择通常会导致不同的分割，此外，所有基于区域的方法都需要大量的计算资源，既费时又费内存。


       基于模型的方法首先将点拟合到预定义的模型中，这些模型通常可以用封闭的数学形式有效而紧凑地表达，特定模型的这些内在值聚类为一个段。
       根据最小二乘拟合为每个条带拟合一个平面，提出分段地表估计，包括四个步骤：切片，浇口，平面拟合和验证，切片步骤将车辆前方的空间切成具有大致相等数量的激光雷达点的区域。


       门控步骤基于四分位距方法拒绝每个区域中的异常值，然后将平面拟合应用于每个切片区域以查找所有分段平面，并通过检查连续平面之间的法向差和高度差来执行最后的验证步骤。


       优势与进步空间
       基于模型的方法在平面表面提取已经确立，通常这些方法用作分割中的主要步骤以去除地平面，而其他方法则用于对剩余点进行聚类。
       基于模型的方法的主要缺点是它不考虑邻域和上下文信息，因此它可能迫使随机点进入特定模型，此外分割对点云密度、位置精度和噪声很敏感，


       属性方法通常采用两步法，第一步是计算每个点的属性，第二步是根据关联的属性对点进行聚类。
       这组方法允许将更多的线索纳入顶部空间信息的公式中，但是，细分的成功也在很大程度上取决于派生的隐藏属性。


       除了审查的那些工作之外，提出的基于属性的算法证明了它能够分割极状物体，由于其薄特征，这被认为是具有挑战性的，在该算法中，首先计算每个点的最佳邻域大小。
       考虑到相邻信息的几何特征是基于主成分分析得出的，然后将几何特征作为输入，为每个点分配三种类型的属性，最后设计分割规则，以根据点的相关属性对点进行聚类。


       它能够将局部和全局线索、邻域信息、上下文、平滑度和其他定制特征纳入其公式中，并优化整个图像的全局分割。
       在图像分割中遵循图切法，在点云的内容中，它们始终遵循条件随机场或马尔可夫随机场的形式，并且通常通过最小最大流切算法或其变化进行优化。


       正如所展示的基于图的方法，也已实现为激光雷达和视觉之间传感器融合的管道。
       与其他方法相比，基于图的方法由于其上述全局特征，在处理复杂场景方面更健壮，这些方法的主要问题是计算通常需要更多时间，尤其是对于优化部分。


       随着计算机视觉中机器学习算法的最新发展，一些研究人员还研究了如何将通常用于二维图像的机器学习架构应用于三维点云中进行分割和检测，提出了一个常用的数据集，其中包含几个奥斯曼风格立面的彩色三维点云。
       虽然过程中存在一些关键和实际的问题，这使得难以实现实时操作，但是它们确实为点云分割问题提供了新的见解，如检测算法所示，它们可以提供统一的管道来组合分段和检测过程。


       结论
       随着时间的推移，使用静态、地形、活动和语义数据更新地图非常重要，以确保车辆能够精确、一致地定位其环境，虽然在规划算法领域也展示了令人印象深刻的功能。
       近年来，自动驾驶汽车控制领域取得了重大的理论进展，然而许多突破性结果只在仿真中进行了测试，确保自治系统稳健地遵循更高级别的决策过程的意图至关重要。


       自动驾驶汽车是复杂的系统，因此对于研究人员来说，将视音频软件结构划分为更务实的做法是，将各个子系统作为整体的一部分来关注，通过改进这些单独的子系统来实现新功能。


       自主系统研究中一个关键但有时被忽视的挑战是所有这些组件的无缝集成，确保不同软件组件之间的交互是有意义和有效的。
       由于整体系统的复杂性，也很难保证本地过程意图的总和导致系统所需的最终输出，平衡系统中各个流程之间的计算资源分配也是一个关键挑战。


       认识到自动驾驶汽车研究进展的快速发展，我们热切期待不久的将来的发展，这将克服上述挑战，并使自动驾驶汽车在城市交通系统中更加普遍。

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