41、道路缺陷检测与自动驾驶规划控制技术解析

道路缺陷检测与自动驾驶规划控制技术解析

1. 混合式道路坑洼检测系统

在道路缺陷检测领域，混合式方法展现出了显著优势。2017 年，有研究提出了利用 2 - D LiDAR 数据和 RGB 道路图像的混合式道路坑洼检测系统。该系统克服了电磁波和恶劣道路条件带来的限制，结合了两种数据的优势：2 - D LiDAR 数据提供道路轮廓信息，RGB 道路图像提供道路纹理信息，并且使用两个 LiDAR 来实现准确且大面积的道路覆盖，有效提高了道路坑洼检测的整体准确性。

2019 年，又有一种混合网络框架被提出，它结合了 2 - D 图像处理和 3 - D 路面建模算法。具体操作步骤如下：
1. 应用视差变换和大津阈值法提取潜在未受损的道路区域。
2. 使用 RANSAC 算法将二次曲面拟合到原始视差图像，提高曲面拟合的鲁棒性。
3. 分析实际视差图像和拟合视差图像之间的差异来检测坑洼。

这种方法在提高道路缺陷检测准确性方面显示出了良好的效果。

2. 基于振动的道路缺陷检测

2.1 检测流程概述

基于振动的道路缺陷检测技术利用惯性传感器等非视觉传感器收集车辆数据，再通过检测算法分析来识别道路缺陷。与基于计算机视觉的解决方案相比，基于振动的方法通常更具成本效益，但在准确估计道路缺陷的尺寸方面更具挑战性。其典型工作流程如下：

graph LR
    A[数据采集] --> B[数据准备]
    B --> C[道路缺陷检测]
    C --> D[众包检测结果]
    D --> E[