道路边界·可行驶区域

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01 课程导论

自动驾驶中的道路边界检测概述 · 可行驶区域定义 · 学习路径

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02 传感器基础

摄像头/激光雷达/毫米波雷达 · 数据特点与作用

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03 坐标系与标定

世界/相机/图像坐标系 · 传感器联合标定基础

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04 图像预处理

灰度化 · 高斯滤波 · 直方图均衡化 · Canny边缘检测

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05 传统车道线检测

霍夫变换原理 · 直线检测 · ROI区域提取

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06 颜色空间与阈值分割

RGB/HSV/HLS · 基于颜色阈值的车道线分割

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07 透视变换与鸟瞰图

逆透视变换(IPM) · 鸟瞰图生成 · 车道线特征

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08 滑动窗口与曲线拟合

滑动窗口搜索 · 多项式拟合 · 车道线跟踪

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09 道路边界特征提取

路沿检测 · 高度/反射率边界点 · 结构化模型

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10 基于点云的道路边界

激光雷达点云滤波 · 地面分割 · 聚类与拟合

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11 可行驶区域概念

Freespace定义 · 结构化与非结构化场景

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12 基于语义分割的可行驶区域

深度学习语义分割 · U-Net · DeepLab系列

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13 基于实例分割的可行驶区域

Mask R-CNN · 车道线与区域联合分割

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14 传统方法可行驶区域

超像素分割 · Graph Cut · 颜色/纹理区域生长

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15 可行驶区域后处理

CRF优化 · 时序平滑 · 空洞填充

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16 道路边界与区域融合

边界约束区域生成 · 基于边界裁剪的可行驶区域

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17 基于立体视觉的道路边界

双目视差原理 · 视差图生成 · 边界检测

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18 多传感器融合道路边界

相机+激光雷达融合 · 数据对齐 · 特征级融合

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19 深度学习端到端方法

LaneNet · SCNN · Ultra-Fast-Lane-Detection

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20 可行驶区域评估指标

IoU · Dice · 边界准确率 · FPS · 参数量

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21 数据集与标注规范

KITTI · Cityscapes · BDD100K · ApolloScape

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22 模型训练与调优

数据增强 · Focal/Dice Loss · 学习率调度

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23 模型部署与加速

TensorRT · ONNX · 量化 · 剪枝 · 知识蒸馏

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24 实时性与嵌入式部署

Jetson · NCNN/TNN · C++工程化

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25 复杂场景处理

夜间/雨天/雪天/强光/阴影 · 挑战与对策

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26 非结构化道路边界

土路/雪地/沙漠 · 基于可通行性分析

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27 高精地图与道路边界

高精地图车道线/路沿表示 · 地图先验边界检测

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28 V2X与道路边界

车路协同 · 路侧感知与车端感知融合

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29 功能安全与冗余设计

Fail-Safe · 多模态冗余 · ASIL等级

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30 课程总结与未来展望

技术瓶颈 · BEV感知 · Occupancy Network · 资源推荐