Bev 车道标注方案及复杂车道线解决

1. 数据采集方案

1.1 传感器方案

在这里插入图片描述
传感器布置: 6个 camer + 1个lidar +4路鱼眼, 或者前视还有1路窄角 + 1路广角。 现在基本上都是行泊一体的方案,泊车需要利用鱼眼相机, 正常相机在自车周围会有一圈盲区,是看不到的,由于泊车需要看到自车附近的区域所以需要用到鱼眼相机,鱼眼可以看到自车附近的区域。

1.2 数据同步

数据通过激光雷达和相机共同去采集,激光lidar的频率会很高,相机的频率会低一些。需要做相机和lidar的时间戳对齐,因为相机和lidar传感器之间是有时间的gap的。对齐可以分为两种:

  • (1) 硬对齐:就是相机和lidar传感器之间需要同步曝光,这样他们两者采集的数据就不需要去做时间戳的对齐
  • (2) 软同步:相机和lidar 传感器不是同步曝光的,需要软对齐,通常用最近邻的时间去匹配相机和lidar的数据

2. 标注方案

  • 合流车道线(merge) : 车道线由二变一
  • 分流车道线(split): 车道线由一变二
  • 合流点: 车道线由二变一的分界点( 采样点标注

相关推荐

  1. 车道线检测&交通信号识别&车辆实时检测

    2024-06-08 01:36:04       10 阅读

最近更新

  1. TCP协议是安全的吗?

    2024-06-08 01:36:04       16 阅读
  2. 阿里云服务器执行yum,一直下载docker-ce-stable失败

    2024-06-08 01:36:04       16 阅读
  3. 【Python教程】压缩PDF文件大小

    2024-06-08 01:36:04       15 阅读
  4. 通过文章id递归查询所有评论(xml)

    2024-06-08 01:36:04       18 阅读

热门阅读

  1. 8招让Python代码更优雅

    2024-06-08 01:36:04       7 阅读
  2. 采购管理软件怎么选才不踩坑?收下这14 步清单

    2024-06-08 01:36:04       8 阅读
  3. 【C++】list模拟实现

    2024-06-08 01:36:04       6 阅读
  4. 瀚高数据库相关设置

    2024-06-08 01:36:04       8 阅读
  5. go 源码学习1:scanner学习

    2024-06-08 01:36:04       7 阅读
  6. Python怎么翻转:深度探索与技巧剖析

    2024-06-08 01:36:04       11 阅读