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  • 2020-12-05 14:46:05

    3.5
    3.75
    城市道路每车道宽度为3.5米,
    干线公路(包括高速公路)每车道宽为3.75米,

    已实际道路设计图为例:
    在这里插入图片描述

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  • 城市街道设计指南 -----车道宽度

    千次阅读 2019-09-30 10:10:26
    车道宽度应考虑在给定街道划定空间的组合中,以满足所有需求,包括旅行车道,安全岛,自行车道和人行道。 每次讨论车道宽度时,都应了解交通平顺目标以及为较大的车辆(例如卡车和公共汽车)留出足够空间的目标。 ...

    本博客翻译 全国城市交通官员协会 官网的信息

    官网地址

     

    车道宽度

    分配给驾车者,公共汽车,卡车,自行车和停放的汽车的车道的宽度是街道设计的敏感而关键的方面。车道宽度应考虑在给定街道划定空间的组合中,以满足所有需求,包括旅行车道,安全岛,自行车道和人行道。

    每次讨论车道宽度时,都应了解交通平顺目标以及为较大的车辆(例如卡车和公共汽车)留出足够空间的目标。


     

    现有

     

    重新设计

     

    10英尺的车道宽度适用于城市地区,并且对街道的安全性有积极影响,而不会影响交通运营。

     

     

     

    讨论

    行驶车道呈条纹状,以定义车辆沿走廊行驶的预期路径。从历史上看,较宽的行驶车道(11-13英尺)一直被认为可以为驾驶员提供更宽容的缓冲,尤其是在高速环境中,狭窄的车道可能会感到不舒服或增加侧滑碰撞的可能性。

    一项新的研究驳斥说,历来也假设车道宽度小于12英尺,以减少交通流量和通行能力。1

    +更多信息


    车道宽度与车速之间的关系由于许多因素而变得复杂,包括一天中的时间,当前的交通量,甚至驾驶员的年龄。狭窄的街道有助于降低行驶速度,从而降低交通事故的严重性。较窄的街道也具有其他好处,包括减少交叉距离,缩短信号周期,减少雨水和减少建筑材料。

    较宽的行车线与较高的车速相关。

    对于存在中转或货运车辆且需要较宽行驶车道的多车道道路,较宽的车道应为外侧车道(路边或停车场旁)。内部车道应继续以尽可能最小的宽度进行设计。穿过市区的大型卡车或运输路线可能需要使用较宽的车道宽度。

    10英尺的车道宽度适用于城市地区,并且对街道的安全性有积极影响,而不会影响交通运营。对于指定的卡车或运输路线,每个方向都可以使用一条11英尺的行驶车道。在某些情况下,较窄的行车道(9–9.5英尺)可以有效地用作直行车道和转弯车道。2

     

    推荐的

    不应使用大于11英尺的车道,因为它们可能会导致意想不到的超速行驶,并以其他模式为代价承担宝贵的通行权。+更多信息


    在狭窄的城市环境中,扶持使用更宽的行车线的限制性政策没有立足之地。研究表明,较窄的车道宽度可以在不降低安全性的情况下有效地管理速度,并且较宽的车道与更安全的街道无关。3此外,较宽的行车线也增加了十字路口和中路口的行人的曝光度和过境距离。4人行横道+更多信息


    使用分拆来引导流量并为易受攻击的用户划定道路。+更多信息

    1)车道宽度应考虑在街道的整体范围内。通常,在城市环境中,行驶车道宽度为10英尺,可提供足够的安全性,同时不鼓励超速行驶。城市可以选择在指定的卡车和公共汽车路线上使用11英尺的车道(每个方向一个11英尺的车道),或者在相反方向的车道附近使用。


    由于车辆在弯道上要比直行道占用更多的水平空间,因此在弯道转弯处接收车道时,可能还需要增加车道宽度。见角半径


    不需要宽车道和中位数的偏移量,但从安全角度来看可能是有益的和必要的。

     

    可选的

    2)通常建议停车道宽度为7–9英尺。鼓励城市划分停车道,以向驾驶员指示他们离停放的汽车有多近。在某些情况下,尤其是在存在装载和双重停车位的情况下,可以使用宽阔的停车道(最长15英尺)。宽阔的停车道可以起到多种功能,包括作为工业装载区或为骑自行车的人提供临时空间。


    3)对于存在运输或货运车辆且需要较宽行驶车道的多车道道路,较宽的车道应为外侧车道(路边或停车位旁)。内部车道应继续以尽可能最小的宽度进行设计。穿过市区的大型卡车或运输路线可能需要使用较宽的车道宽度。


    使用交通量中等或中等的虚线街道可能会受益于虚线宽度较小或根本没有中心线的虚线中心线的使用。在这种情况下,城市可能能够为骑自行车的人或行人分配更多的通行权,同时允许驾车者在通过时越过道路的中心。

    +更多信息

     

    希望对你有帮助。

     

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  • 导 语车道宽度的设置是一项十分重要却又极易为人所忽视的交通安全管理措施。车道是否越宽越好?车道宽度选择需要考虑哪些要素?又会对道路交通安全产生哪些影响?请看公安部道路交通安全研究中心特约...

    导  语

    车道宽度的设置是一项十分重要却又极易为人所忽视的交通安全管理措施。车道是否越宽越好?车道宽度选择需要考虑哪些要素?又会对道路交通安全产生哪些影响?请看公安部道路交通安全研究中心特约专家、3M交通安全系统部首席交通安全教育与政策联络官官阳的剖析。

    在各种速度管理和交通安全管理措施中,有一个非常重要却又容易被人忽视的手段就是车道宽度的设置。事实上,车道宽度会对车速和道路通行能力产生影响。对于路网来说,车道设置窄了,会导致驾驶人驾驶压力增大,对其形成安全挑战;车道设置宽了,会“鼓励”高车速,增加道路使用者跨越道路的时间和难度,引发秩序混乱,降低路网效率。

    1

    车道越宽道路通行能力越大吗?

    惯性思维认为车道越宽,车速越高,道路通行能力就越大,这其实有误区。高车速需要更大的车间距,不均匀的车间距也会影响道路通行能力,车速高的时候,往往是道路上车少的时候,这时单车占据的道路空间较大,当车多到一定程度时,车间距受挤压,车速就会降低。评价道路通行能力,更准确的概念是“道路服务水平”,是一个更科学的综合评价体系。

    道路服务水平(Level of service,服务水平),是一个权衡道路综合通行状态的动态体系,考虑要素主要包括密度、速度和流率(需要通过的交通流数量与道路通行能力的比率)。美国使用服务水平(LOS)分级来表达,一般分A、B、C、D、E、F六级,而且针对公路、快速路、城市道路等不同的路有不同考虑因素和依据。总体上可以概括如下:

    ❖ A级:车速最高,驾驶人可以不受干扰地使用自由流速度行进;

    ❖ B级:接近于自由驾驶,但是会偶受干扰;

    ❖ C级:接近自由流车速的极限(快速路上是70英里/小时,约110公里/小时;公路上一般会高于50英里/小时,约80公里/小时),此时车辆密度需要引起注意;

    ❖ D级:驾驶人操作受到路上车辆干扰,车速开始下降;

    ❖ E级:车辆密度很不稳定,接近道路的饱和容量,这时明显达不到自由流车速,但车速仍然处在可接受的相对高速度(快速路上不低于49英里/小时,约80公里/小时;普通公路上,如果自由流车速是45-60英里/小时,约75-100公里/小时,这时为42-55英里/小时,约70-90公里/小时,下降不到10%),流速干扰随时可能出现,这时交通流密度明显较高;

    ❖ F级:会出现车流中断,比较典型的原因是事故和车道减少导致的交织流干扰。

    表1为美国道路通行手册例举的多车道公路上的服务水平数据,可以看到车速与道路通行能力的辩证关系。其中,E级车速明显降低,但通过车辆的数量是自由流车速A级的3倍多。表1中,假设公路自由流车速为60英里/小时(约为95公里/小时),每英里有8个接入路口;自由流车速为50英里/小时(约为80公里/小时)的,每英里有25个接入路口,车道宽3.6米,路肩宽度大于1.8米;高峰小时流量因子PHF=0.88;有5%的车流是大货车。

    表1:多车道公路上的服务水平数据

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    要正确选择车道的宽度,不仅要有车道功能意识,还要有车道宽度与速度的关系意识,并不是宽车道和高车速的设计就一定科学,我国城市里建设大量快速路无法解决拥堵问题,道理就在这里。

    在国际交通工程界有一批车道宽度和速度关系的数据结论并达成共识型认知,指导着日常的道路和交通控制设计工作。建立这些数据意识,对日常交通安全管理工作很有帮助。

    2

    车道宽度选择要考虑哪些要素?

    国际交通工程界对车道宽度的基本共识

    对于车道的宽度,国际交通工程界有些基本共识。通常情况下来看,更宽的车道(超过3.3-3.4米)可以减少碰撞事故,当然也不绝对,因为更宽的车道也会鼓励车速提高,有数据显示33%较高速度的交通事故与宽车道有关。对城市道路而言,无论车道宽(3.1-3.2米)窄(窄于2.8米),事故都比公路上要多。对于机动车和自行车来说,车道宽度在3-3.1米 (9.8-10.2英尺) 的情况下, 通行能力最大。

    当车道宽度增加后,行人的数量会减少;在交叉口,车道越窄,自行车的运力越高;当车道宽度降低时,车速也随着降低。为了行人和自行车骑行者的安全许多新城市主义者,都反对交通工程界的宽车道传统思维认为将车道宽度降低到3.0米,不会对道路安全和运力产生负面影响,且更多人认为,车道宽度增加后,会增加行人过街距离,增加行人在冲突区的暴露时间。 

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    图1:欧洲主流设计使用的道路宽度和净空尺寸示意

    欧美等国家、地区对车道宽度相关规定

    国际范围内,行车道的典型宽度从2.7至4.6米不等。一般在低流量道路上车道比较窄,高流量道路上车道比较宽另外,车道宽度与该车道上行驶车辆的最大宽度以及车辆侧向运动需要的额外宽度有关。 

    根据1956年的美国联邦法律规定,货车的宽度是96 英寸 (2.438米),集装箱宽度是80英寸(2.032米);1976年,货车宽度增加到102英寸(2.591米),约2.6米,以便与国际接轨。欧洲也将允许的车体宽度增加到2.55米,带冷藏箱的货车宽度可以达到2.6米,车体两侧,最初规定至少要有0.20米,现在是至少0.25米。也就是如果考虑大货车通行,车道宽度至少是3.1米。现在,在交通流量小的道路上,允许建造第二或第三条同向行车道,宽度可以下降,只为1.75米宽的小汽车通行使用。但在新建道路标准里,并不太鼓励这种做法,因为一旦交通流增加,容易出现问题。 

    在欧洲,各国对于车道宽度的法律和规定是多样化的:有的允许道路最窄宽度为2.5到3.25米。德国城际公路网对最少是两条车道道路的车道宽度要求至少达到3.5米,并要求左侧还有额外的0.25米宽度,右侧路肩要至少1.5米的宽度。在双向各有两条车道的设有中央隔离带的高速公路,车道宽度要达到3.75米并且两侧都要有0.50米宽的净区;双向各3条车道的道路,最右侧车道需要3.75米(为大货车使用),其他车道需要3.5米;城市道路和低密度地区,每条车道宽度可以窄到2.75米,路肩至少要1米。

    在美国的联邦州际公路上,标准车道宽度是3.6米,在低等级道路上车道宽度更窄。表2为车道宽度设计标准,数据来源是美国全国公路及运输官员协会(A Policy on Geometric Design of Highways and Streets, AASHTO)。

    表2:车道宽度设计标准

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    表2中的车道宽度数值,不包括特殊用途车道的宽度建议。比如连续双向左转车道需要的宽度、大型卡车在水平曲线上需要脱离车道完成转弯操作时需要的车道宽度等。另外,这个车道宽度也不包括路肩、护栏和街边停车区。

    根据美国联邦公路管理局的要求,所有车道在正式设计时都可以使用例外的数值(通常是宽度缩减,主要出现在城市道路上),包括所有行车道、辅助车道和匝道。在平面曲线(弯道)的具体设计上,即使没有提供额外的车道,也不一定必须设计更宽的车道,但相关决策要正式记录在案。总之,审慎和实事求是还是设计的基本原则。在选择车道宽度时,也要考虑道路流量

    在日常工作中,我们会遇到所谓的设计标准,这个标准车道宽度的设计数据,主要是为车道、辅助车道、坡道和转弯道提供基础设计值。我们日常听说的设计速度,就是做设计时,要选定一个速度值以便选择车道宽度,所以设计速度并不是真正的道路运行速度

    3

    车道宽度对道路交通安全有哪些影响?

    道路设计速度不同 车道宽度对安全的影响表现不同

    评估车道宽度对安全的潜在不利影响时,速度是首要考虑因素在车速较高的农村地区双向单车道公路上,跨越中心线形成的正面对撞或跨中心线后的侧扫碰撞风险是一个值得关注的问题,因为驾驶人在这种路上很容易脱离本车道行驶。在任何高速道路上,缩减车道宽度带来的主要安全隐患大多与车道偏离型的撞车事故有关,也包括驶出路面的事故。在车道宽度较小时,要考虑一些缓解策略,来降低事故率和事故伤害程度。 

    城市环境中,车速相对较低,减小车道宽度产生的影响也呈现多样化特点。城市里,发生车道偏离型撞车事故的风险较小,车道设计的重点往往是考虑如何最好地分配有限的道路横截面宽度,以最大限度地提高各种道路使用者的安全性。这时可以选择较窄的车道宽度来管理或降低速度,缩短行人的穿越距离,也可以利用调整车道宽度的手段与其他横截面元素融合,比如接入口控制用的隔离带、自行车道、占路泊车、换乘站和园林绿化等。在城市低速环境中采用的车道宽度范围,通常有足够的灵活性,以便可以实现理想的城市道路断面,所以一般不存在设计例外和必须执行标准数据的问题。

    车道宽度和其他设计元素之间的关系

    设计人员应了解车道宽度和其他设计元素之间的相互关系。在车道和路肩都狭窄的高车速公路上,严重偏离车道型事故的风险会增加。在农村地区双向单车道公路上,驾驶人一般会选择靠近中心线行驶,因为在狭窄的路肩旁边行驶会感到不舒服和压力。在其他时候,驾驶人一般会选择在更接近路缘的位置行驶,但当遇到迎面而来的车辆时,这种位置又会导致增加冲出路面的风险以及超过潜在的边缘落差的威胁。 

    图2是英国的一种双向单车道中心线标线用以降低跨越中心线型撞车事故(英国是靠左行驶的国家)。这个箭头是示意驾驶人要驶回原车道,因为前方将出现禁止跨越的中心分道实线,无法借用对向车道行驶,必须保持在本车道行驶,不得再尝试超车或者跨越中心线。 

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    图2:英国一种双向单车道中心线标线

    车道宽度变窄会导致的另一个安全挑战是在车辆弯道行驶时的车道对齐。通常情况下,在弯道处车道偏离型事故的风险会增加,如果再加上车道宽度较窄,车辆高速行驶中,事故风险将进一步增加。 此外,在弯道上,卡车和其他大型车辆会通过占用相邻车道或路肩的一部分来调整姿态和车速,这也会对自身安全和其他车辆的操作造成影响,包括可能威胁正在使用相邻车道或路肩的自行车骑行者等。在评估车道的设计例外时,了解设计元素的这种相互作用很重要。 

    车道宽度和事故数量的关系

    在决定车道宽度时,有一个技术概念也很重要,就是实质安全,即在已经运行的道路上,寻找车道宽度和事故数量的关系。图3所示是双车道农村公路上交通事故修正系数与车道宽度的关系。

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    图3:双车道农村公路上交通事故修正系数与车道宽度的关系(来源:美国联邦公路管理局双车道农村公路安全性能预测 ,Source: Prediction of the Expected Safety Performance of Rural Two-Lane Highways, FHWA)

    图3中,“X”轴表示“平均每日流量(veh/天)”,并标记为 500、1000、1500、2000和2500;“Y”轴表示“事故修正因子”,以十进制增量 1.00、1.10 等标记到 1.70。“X”轴顶部的注释指出,“此系数适用于单车冲出车道型事故、多车辆同方向侧滑事故和多车对向碰撞事故。各种车道宽度的事故修正因子以水平线开始,显示碰撞风险的微小差异。”从图中可以看出,当日流量超过 500 辆车时,事故修正因子呈线性增长。日流量达到2000辆时,事故修正因子返回到水平线,此时,12 英尺(3.6米)车道的事故修正因子为 1.00;11英尺(3.3米)车道为 1.05;10 英尺(3米)车道为 1.30;9 英尺(2.7米)车道为1.50。这表明农村双车道高速公路上9英尺和10英尺车道的预期碰撞风险较高,11英尺与12英尺(3.3和3.6米)道路的安全系数基本一致

    在多车道城市干线和多车道农村干线上,比较10至12英尺车道宽度的实质安全时,也发现实质安全差异很小。这也就是说,在多车道道路上,出于需要是可以缩小行车道宽度的。如果每条车道缩小2英尺(0.6米),将为路侧空间和中央隔离带做出很大贡献,也会为辅助车道、非机动车道和转弯专用道提供更好保障,提升交通流的流畅性。

    4

    车道宽度对车速有怎样的影响?

    车道宽度对交通运营和高速公路通行能力有影响,尤其是对于车速较高的道路。车道宽度与其他几何元素(主要是路肩宽度)的相互作用也会影响道路的运行速度。

    在确定道路的通行能力时,会依据一些参数进行调整,以能反映车道宽度对自由流速度的影响表3是美国公路通行能力手册里例举的当车道宽度小于 12 英尺(3.6米)时,不同宽度车道对应车速降低的幅度

    表3:车道宽度对自由流车速的影响(来源:公路通行能力手册(Highway Capacity Manual)

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    表4例举的是不同路肩宽度和车道宽度对自由流车速的影响。由此不难发现,相对狭窄的路侧视觉感受,会让驾驶人选择更低的车速

    表4:双车道自由流车速降速与车道及路肩宽度对应变化表(来源:公路通行能力手册,Highway Capacity Manual)

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    表5:车道宽度缩小时可能会对安全与运行产生的负面影响点(需要专业工程评估)(来源:公路通行能力手册,Highway Capacity Manual)

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    表5为车道宽度缩小时可能会对安全与运行产生的负面影响点。其中道路类型的具体含义如下:

    ❖ 高速公路:高速、多车道的双向分割的公路,只有立交道接入(农村或城市)。

    Freeway: high-speed, multi-lane divided highway with interchange access only (rural or urban).

    ❖ 快速路:高速、多车道的双向分割主干道,有立交桥和平面接入口(农村或城市)。

    Expressway: high-speed, multi-lane divided arterial with interchange and at-grade access (rural or urban).

    ❖ 农村双车道公路:高速,不分割的农村公路(动脉,收集器,或本地)。

    Rural 2-Lane: high-speed, undivided rural highway (arterial, collector, or local).

    ❖ 城市主干道:城市主干道,速度为 45 英里/小时(70 公里/小时)或以下。

    Urban Arterial: urban arterials with speeds 45 mi/h (70 km/h) or less.

    从上面几张表可以看到,车道宽度从3.6米降到3米,自由流车速会下降约10公里/小时。可以说,在城市道路和穿村镇道路,窄车道的意义巨大,因为这会缩短行人过街距离,使非机动车获得更多的路侧空间,并有效抑制车速。

    车道种类很多,有直行车道、转弯车道、减速车道、加速车道、辅助车道、各种专用车道等等,各种车道之间的转换效率和质量,决定了交通流的流畅性。当我们建立了车道与车速的关系概念后,就可以根据车道的不同功能来调整车道宽度,更充分地利用车道宽度和不同的标线形式来调整车速和路权,改善交通流质量,提高道路跨越效率和道路交通安全。

    (文/公安部道路交通安全研究中心特约专家、3M中国首席道路交通安全教育与政策联络官 官阳)

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  • 车道线检测 车道宽度Over the past few years, autonomous driving has drawn numerous attention from both academic and industry. To drive safely, one of the fundamental problems is to perceive the lane ...

    车道线检测 车道宽度

    Over the past few years, autonomous driving has drawn numerous attention from both academic and industry. To drive safely, one of the fundamental problems is to perceive the lane structure accurately in real-time. Robust detection on current lane and nearby lanes is not only crucial for lateral vehicle control and accurate localization , but also a powerful tool to build and validate high definition map .

    在过去的几年中,自动驾驶引起了学术界和工业界的广泛关注。 为了安全驾驶,基本问题之一是实时准确地感知车道结构。 当前车道和附近车道的鲁棒检测不仅对横向车辆控制和精确定位至关重要,而且是构建和验证高清地图的强大工具。

    3D-LaneNet [1] is a 3D lane line detection with uncertainty estimation. This method is based on a semi-local BEV (bird’s eye view) grid representation , which decomposes lane lines into simple lane line segments. This method combines the parameterized model of line segment learning and clustering line segments to become the deep feature embedding of the whole lane line. This combination can extend the method to complex lane topology, curvature and surface geometry. In addition, this method is the first to provide a method based on learning to estimate uncertainty for lane line detection tasks.

    3D-LaneNet [1]是具有不确定性估计的3D车道线检测。 该方法基于半局部BEV(鸟瞰图)网格表示,它将车道线分解为简单的车道线段。 该方法将线段学习的参数化模型与线段聚类相结合,成为整个车道线的深度特征嵌入。 这种组合可以将方法扩展到复杂的车道拓扑,曲率和表面几何形状。 另外,该方法是第一种提供基于学习的方法来估计车道线检测任务的不确定性的方法。

    The input to the network is a monocular image. This method uses the dual-path backbone method previously proposed by [2], using an encoder and an anti-perspective mapping (IPM) module to project the feature map to a bird’s-eye view (BEV).

    网络的输入是单眼图像。 该方法使用先前由[2]提出的双路径主干方法,使用编码器和反透视映射(IPM)模块将特征图投影到鸟瞰(BEV)。

    Image for post
    3D-LaneNet network architecture.Source [2]
    3D-LaneNet网络体系结构。来源[2]

    The projection uses the homography defined by the camera elevation angle ϕ and the height h to map the image plane to the road plane, as shown in the figure. The final BEV feature map is spatially divided into a grid G ​​composed of W×H non-overlapping grids. Similar to the previous method, projection can ensure that each pixel in the BEV feature map corresponds to a predefined road position, regardless of the internal parameters and external pose of the camera.

    如图所示,投影使用由摄像机仰角the和高度h定义的单应性来将图像平面映射到道路平面。 最终的BEV特征图在空间上划分为由W×H个非重叠网格组成的网格G. 与以前的方法类似,投影可以确保BEV特征图中的每个像素都对应于预定义的道路位置,而与摄像机的内部参数和外部姿态无关。

    It is assumed that the lane line passing through each grid can be fitted as a line segment. Specifically, the network regresses three parameters for each grid:

    假定可以将通过每个栅格的车道线拟合为线段。 具体地说,网络为每个网格回归三个参数:

    • The lateral offset distance from the center of the grid.

      距网格中心的横向偏移距离。
    • The straight line angle and the height offset.

      直线角度和高度偏移。
    • In addition to these parameters, the network also predicts a binary classification score, which indicates the probability of a lane crossing a specific grid.

      除这些参数外,网络还预测二进制分类分数,该分数表明车道穿越特定网格的概率。

    After projecting the lane lines intersected by the grid onto the road plane, use the GT lane line points to approximate the lane segments intersected by the grid as a straight line, and the offset and angle can be calculated, which is the goal of GT regression.

    将与网格相交的车道线投影到道路平面后,使用GT车道线点将与网格相交的车道线段近似为直线,并可以计算偏移量和角度,这是GT回归的目标。

    Image for post
    The road projection plane is defined according to the camera mounting pitch angle ϕ_{cam} and height h_{cam}, hence our representation is invariant to the camera extrinsics. We represent the GT lanes in full 3D relatively to that plane.Source [1]
    道路投影平面是根据摄像机安装俯仰角ϕ_ {cam}和高度h_ {cam}定义的,因此我们的表示对于摄像机的外部特性是不变的。 我们以相对于该平面的完整3D形式表示GT车道。来源[1]

    Assume that the lane segments passing through each grid are simple and represented by a low-dimensional parametric model. Specifically, each grid contains a line segment whose parameters include offset from the center of the grid, direction, and height offset from the bird’s-eye view plane. This semi-local grid represents a continuous change from the global representation (entire channel) to the local representation (pixel level). This segmentation-based solution, each grid output is more informative than a single pixel, it can infer the local lane line structure, but it is not as limited as the global solution, because the global solution must obtain the topology of the entire lane , curvature and complexity of surface geometry.

    假设通过每个网格的车道线段很简单,并由低维参数模型表示。 具体来说,每个栅格都包含一个线段,其线段参数包括距栅格中心的偏移,方向和距鸟瞰平面的高度偏移。 此半局部网格表示从全局表示(整个通道)到本地表示(像素级别)的连续变化。 这种基于分段的解决方案,每个网格输出都比单个像素具有更多的信息,它可以推断局部车道线的结构,但是它不像全局解决方案那样受限制,因为全局解决方案必须获得整个车道的拓扑,曲率和表面几何形状的复杂性。

    This representation subdivides the lane curve into multiple lane segments, but does not explicitly obtain any relationship between them. Adjacent grids will have overlapping receptive fields and produce related results, but the fact that multiple grids represent the same lane is not captured. In order to generate a complete lane curve, the paper learns the embedding of each grid, which meets the global consistency along the lane. In this way, the small lanes can be clustered into a complete curve.

    此表示将车道曲线细分为多个车道段,但未明确获得它们之间的任何关系。 相邻的栅格将具有重叠的接收场并产生相关结果,但是不会捕获多个栅格代表同一车道的事实。 为了生成完整的车道曲线,本文学习了每个网格的嵌入,该网格符合车道的整体一致性。 这样,小车道可以聚集成一条完整的曲线。

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    Method overview. The network is comprised of two processing pipelines: in image view (top) and in Bird Eye View (bottom). The image view encoder is composed of resnet blocks each one multiplying the number of channels. The BEV backbone is comprised of projected image view feature maps which are concatenated with the convoluted projected feature map from the former block. The final decimated BEV feature map is the input to the lane prediction head which outputs local lane segments, global embedding for clustering the segments to entire lanes, and lane point position uncertainty which relies both on the local tiles and on the entire lane curves.Source[1]
    方法概述。 该网络由两个处理管道组成:图像视图(顶部)和鸟瞰视图(底部)。 图像视图编码器由resnet块组成,每个块与通道数相乘。 BEV主干由投影图像视图特征图组成,这些图与来自前一个块的卷积投影特征图相连。 最终抽取的BEV特征图是车道预测头的输入,该预测头输出本地车道段,全局嵌入以将这些段聚类到整个车道,以及车道点位置不确定性,这既取决于本地图块又取决于整个车道曲线。 [1]

    In addition, by modeling the network output as a Gaussian distribution and estimating its mean and variance values, uncertainty estimation can be achieved. Operate on the parameters of each lane line segment and combine them together to generate the final covariance matrix for the points of each lane line. Unlike the line segment parameters that are locally learned along the grid, the empirical error required for this method to train uncertainty depends on all the grids that make up the entire lane and perform global inference.

    另外,通过将网络输出建模为高斯分布并估计其均值和方差值,可以实现不确定性估计。 操作每个车道线段的参数,并将它们组合在一起以生成每个车道线的点的最终协方差矩阵。 与沿网格局部学习的线段参数不同,此方法训练不确定性所需的经验误差取决于组成整个通道并执行全局推理的所有网格。

    结论 (Conclusion)

    The efficacy of the method is demonstrated in extensive experiments achieving state-of-the-art results for camera-based 3D lane detection, while also showing the ability to generalize to complex topologies, curvatures and road geometries as well as to different cameras.

    该方法的有效性在广泛的实验中得到了证明,该实验获得了基于相机的3D车道检测的最新结果,同时还显示了能够推广到复杂的拓扑,曲率和道路几何以及不同相机的能力。

    翻译自: https://medium.com/@nabil.madali/semi-local-3d-lane-detection-and-uncertainty-estimation-aec4e6768afa

    车道线检测 车道宽度

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