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Sharp Curve Lane Detection for Autonomous Driving

机译:尖锐的曲线车道检测自动驾驶

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摘要

Sharp curve lane detection is one of the challenges of visual environment perception technology for autonomous driving. In this paper, a new hyperbola fitting based method of curve lane detection is proposed. The method mainly includes three parts: extraction, clustering, and hyperbola fitting of lane feature points. We compared our method with the Bezier curve fitting based, the least squares curve fitting based, the spline fitting based methods, and an existing hyperbola fitting based method. Experiments show that our method performs better than these methods.
机译:尖锐的曲线检测是自动驾驶视觉环境感知技术的挑战之一。本文提出了一种新的曲线通道检测方法。该方法主要包括三个部分:车道特征点的提取,聚类和双曲线拟合。我们将我们的方法与基于Bezier曲线拟合的方法进行了比较,最小二乘曲线拟合,基于样条拟合的方法,以及现有的基于双曲线的方法。实验表明,我们的方法比这些方法更好。

著录项

  • 来源
    《Computing in science & engineering》 |2019年第2期|80-95|共16页
  • 作者

    Liu Hongzhe; Li Xuewei;

  • 作者单位

    Beijing Union Univ Software Engn Discipline Beijing Peoples R China|Beijing Union Univ Beijing Key Lab Informat Serv Engn Beijing Peoples R China;

    Beijing Union Univ Beijing Peoples R China;

  • 收录信息
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  • 正文语种 eng
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