CoLD Fusion：用于集体车道检测的实时样条融合算法
机器人学
2025-12-17 v1
摘要
全面的环境感知对自动驾驶车辆的安全运行至关重要。同时检测动态道路使用者和静态物体（如交通标志或车道）是安全运动规划所必需的。然而，在许多情况下，由于传感器范围有限、遮挡和弯道，无法完整感知其他物体或车道。在精确定位不可行或没有高精地图的道路上，自动驾驶车辆必须仅依赖其感知到的道路信息。因此，通过车对车通信利用集体感知来扩展局部感知能力是一种有前景的策略，但尚未在车道检测领域得到探索。因此，我们提出了一种基于样条估计未检测道路段的集体车道检测实时方法。我们在各种情况和道路类型下评估了所提出的融合算法。我们实现了实时能力，并将感知范围扩展了高达200%。
引用
@article{arxiv.2512.14355,
title = {CoLD Fusion: A Real-time Capable Spline-based Fusion Algorithm for Collective Lane Detection},
author = {Jörg Gamerdinger and Sven Teufel and Georg Volk and Oliver Bringmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.14355},
year = {2025}
}
备注
Accepted at IEEE IV 2023