The ability of autonomous vehicles to maintain an accurate trajectory within their road lane is crucial for safe operation. This requires detecting the road lines and estimating the car relative pose within its lane. Lateral lines are usually retrieved from camera images. Still, most of the works on line detection are limited to image mask retrieval and do not provide a usable representation in world coordinates. What we propose in this paper is a complete perception pipeline based on monocular vision and able to retrieve all the information required by a vehicle lateral control system: road lines equation, centerline, vehicle heading and lateral displacement. We evaluate our system by acquiring data with accurate geometric ground truth. To act as a benchmark for further research, we make this new dataset publicly available at http://airlab.deib.polimi.it/datasets/.


翻译:自主车辆在其道路道内保持准确轨道的能力对于安全运行至关重要,这要求探测道路线并估计车辆在车道内的相对位置。横向线路通常是从相机图像中提取的。不过,大部分线路探测工程仅限于图像遮罩检索,不能在世界坐标上提供可用的代表。我们在本文件中建议建立一个完整的认知管道,以单视线为基础,能够检索车辆横向控制系统所需的所有信息:道路线方程式、中线、车辆航向和横向偏移。我们通过获取准确的地面地面数据来评估我们的系统。为了作为进一步研究的基准,我们在http://airlab.deib.polimi.it/dataset/上公布这个新的数据集。

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