暗光可行驶区域检测网络

图像点云融合

利用图像与点云融合策略，在暗光环境下显著提升非结构化道路可行驶区域的检测精度，并在实车上完成验证。

Xue, Pengyu · 皮大伟 · 王洪亮 · Yuejun, Cheng · Yan, Yongjun · Sun, Xiaowang · Liu, Yibo · 王显会 · Dingge, Fan · Xian, Li · Yibo, Hu

IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2025

技术优势

暗光也能用

网络在暗光非结构化道路上完成实车验证，证明低光照下仍能准确检测可行驶区域。

融合更有效

采用CNN架构并加入表面法线估计器，显著降低分辨率的同时有效提取和融合多传感器特征。

应用场景

• 自动驾驶环境感知：在暗光非结构化道路下提供可靠的可行驶区域检测，支撑自动驾驶环境感知。
• 智能交通系统：增强智能交通系统在复杂暗场环境下的道路感知能力。
• 无人车导航：为无人车在暗光非结构化道路上的导航提供可行驶区域信息。
• 低光环境机器人感知：使低光环境下的机器人能够感知可行驶区域，提高移动安全性。