实车测试驱动的V2X项目车道跟随算法评估研究

文章预览

Developing, Analyzing, and Evaluating Self-Drive Algorithms Using Drive-by-Wire Electric Vehicles 论文： https://arxiv.org/abs/2409.03114 本研究由来自北美多所高校的研究人员开展，主要聚焦于开发和评估适用于车辆到一切（V2X）项目的车道跟随算法。 通过在模拟器和实车上的测试，研究团队比较了五种不同的车道检测方法，包括最大白色轮廓、最小二乘回归车道线近似、K-Means线性车道搜索、DBSCAN车道线判别和DeepLSD车道检测。 这些方法的性能通过可靠性、舒适性、速度和适应性等关键指标进行评估。研究特别强调了无监督学习在提高车道线检测准确性方面的重要性，并在真实世界的复杂条件下对算法进行了严格的测试。 该研究的特点是对算法在实际驾驶环境中的适应性和鲁棒性的深入分析。通过在劳伦斯科技大学的Lot H测试场地进行实地测试，研究模拟了包括坑洼、急转弯 ………………………………