本文主要是介绍车道线检测中的IPM变换，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
车道线检测中的IPM变换
车道线检测(Lane Detection)是 ADAS 系统中重要的功能模块，而对于 L4 自动驾驶系统来说，在不完全依赖高精度地图的情况下，车道线检测结果也是车辆运动规划的重要输入信息。由于俯视图(BEV, Bird’s Eye View)下做车道线检测相比于前视图，有天然的优势，所以本文根据几篇论文(就看了两三篇)及项目经验，探讨总结俯视图下做车道线检测的流程方案，并主要介绍 IPM 逆透视变换原理，[0]为车道线检测资源集。
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1. 流程框架
由于激光点云的稀疏性，目前车道线检测主要还是依靠图像，激光点云数据当然可作为辅助输入。由此归纳一种可能的粒度较粗的俯视图下车道线检测的流程：
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IPM 逆透视变换，将图像前视图变换为俯视图；
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网络，提取特征，进行像素级别的分类或回归；
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后处理，根据网络输出作相应后处理，网络输出可能是像素级别预测；
网络相对比较成熟，后处理则在不同网络方法下复杂度差异很大，这里不做讨论。接下来主要讨论如何进行逆透视变换。
2. IPM 逆透视变换
2.1. IPM(Inverse Perspective Mapping)
图 1. 坐标关系
2.2. 俯视图求解过程
已知前视图，相机内外参，求解俯视图有两种思路。一种是在世界坐标系下划定感兴趣区域，另一种是在前视图图像上划定感兴趣区域。
2.2.1 世界坐标系下划定感兴趣区域
2.2.2 前视图图像上划定感兴趣区域
3. 其它思考
如果在俯视图下作车道线检测，IPM 是必不可少的。以上 IPM 的缺陷是有一个较强的假设：路面是平坦的。并且时间一长标定参数，尤其是外参会失效，而且距离越远，路面的不平坦导致的逆透视变换误差也会增大。但对于 ADAS 系统来说，车道偏离预警(LDW，Lane Departure Warnings) 中车道线的检测距离在 50m 已经能满足要求。如果要消除更远距离下路面不平坦所带来的影响，也是有方法可以消除的，留到日后再讨论。
按照之前的项目经验，LDW 系统完成度可以很高，基本思路就是 IPM，parsing(segmentation)，clustering，hough，optimization 等几个步骤(这里就不能说得太细了)，更多的精力可能在指标设计及 cornercase 优化上。唯一对用户不太友好的地方就是安装时要进行相机外参(尤其是 pitch 角)的标定，当然标定方法比较简单，我们假设相机坐标系与路面平行，所以透视变换矩阵是固定的，用户只要看路面经过逆透射后，两条 z� 方向的直线是否平行即可。相对于 Mobileye 这种标定巨麻烦的产品，这种标定方式算是非常友好了。此外还可以用自动外参标定方法，脑洞也可以开出很多，效果嘛看具体环境了，需要作谨慎的收敛判断。
4. 参考文献
[0] awesome-lane-detection
[1] LDW 原理及代码
这篇关于车道线检测中的IPM变换的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
