你好，开发者：基于连续路径建模的车道拓扑构建算法主题分享

时间： 2024-08-27 来源：地平线JourneyTogether公众号

技术问答

为了让自动驾驶汽车可以在复杂的交通环境中安全行驶，精准、实时、全面的环境信息获取必不可少。真实的交通环境千变万化，只有让自动驾驶汽车对多变的周边环境更好地进行感知理解，从而完成安全有效的轨迹规划，并做出拟人化的交互式决策，才可以有效提高自动驾驶的安全性和舒适度。

过往的方法多采用高精地图来为自动驾驶系统提供道路环境的详细精确表示。但在高精地图方案中，离线的车道拓扑信息的采集、维护和更新需要巨大的成本。正因如此，行业近年来积极探索轻地图的方案。然而，自动驾驶行业从不缺少技术挑战。现有轻地图的方法在车道拓扑构建中又常常存在断续问题，难以应对复杂的道路拓扑结构。

在ECCV 2024上，地平线-华中科技大学联合实验室提出一种车道拓扑构建新方法—— LaneGAP，通过端到端学习路径，旨在解决传统像素级和片段级建模方法所面临的车道连续性问题，实现了车道拓扑的连续性保留，大幅提升预测规划性能，为自动驾驶中的规划模块提供更可靠的路径指导。值得一提的是，LaneGAP 相关工作已经在地平线高阶智驾系统 SuperDrive中落地应用。

为了让大家进一步了解LaneGAP的创新方法与应用价值，8月26日19:30，地平线策划推出新一期「你好，开发者」自动驾驶技术专场，邀请LaneGAP第一作者廖本成进行分享，主题为《基于连续路径建模的车道拓扑构建算法》。

分享嘉宾首先会介绍车道拓扑构建任务在自动驾驶中的重要性，分析现有的拓扑建模方案及其难点，而后重点介绍基于连续路径的拓扑建模方法。最后，分享嘉宾会同大家探讨车道拓扑的潜在应用与未来研究方向。期待大家踊跃报名参与交流！

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本文由雪飘梦飞转载自地平线JourneyTogether公众号，原文标题为:基于连续路径建模的车道拓扑构建算法｜地平线「你好，开发者」直播预告，本站所有转载文章系出于传递更多信息之目的，且明确注明来源，不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。

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