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檢測難點:(1)復雜環(huán)境場景時,邊界形狀復雜多樣,導致泛化難度較大。不同于其它的檢測有明確的檢測類型(如車輛、行人、交通燈),通行空間需要把本車的行駛安全區(qū)域劃分出來,需要對凡是影響本車前行的障礙物邊界全部劃分出來,如平常不常見的水馬、錐桶、坑洼路面、非水泥路面、綠化帶、花磚型路面邊界、十字路口、t字路口等進行劃分。(2)標定參數(shù)校正;在車輛加減速、路面顛簸、上下坡道時,會導致相機俯仰角發(fā)生變化,原有的相機標定參數(shù)不再準確,投影到坐標系后會出現(xiàn)較大的測距誤差,通行空間邊界會出現(xiàn)收縮或開放的問題。(3)邊界點的取點策略和后處理;通行空間考慮更多的是邊緣處,所以邊緣處的毛刺,抖動需要進行濾波處理,使邊緣處更平滑。障礙物側面邊界點易被錯誤投影到坐標系,導致前車隔壁可通行的車道被認定為不可通行區(qū)域,如下圖所示。視覺感知結果與實際投影到坐標系下是有差別的實現(xiàn)方案:相機標定(若能在線標定,精度可能會打折扣),若不能實現(xiàn)實時在線標定功能,立體雕刻機器人,增加讀取車輛的imu信息,利用車輛imu信息獲得的俯仰角自適應地調(diào)整標定參數(shù);選取輕量級合適的語義分割網(wǎng)絡,對需要分割的類別打標簽,場景覆蓋盡可能的廣;描點操作(極坐標的取點方式),邊緣點平滑后處理操作(濾波算法)。 次數(shù)用完api key 超過次數(shù)-
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