基于编码解码结构的自动驾驶算法研究
作者：熊泊致 学校：华东师范大学附属第二中学
摘要：本文基于深度学习方法，针对自动驾驶环境感知中的车道线检测任务展开算法优化与安全评估研究。针对现有算法在计算效率和检测精度方面的不足，本研究提出一种改进的轻量化卷积神经网络架构。通过引入深度可分离卷积和自适应感知机制，在保证模型精度的同时显著降低了计算复杂度。在算法设计方面，研究重点优化了网络的特征提取能力，基于编码-解码的框架结构，采用多尺度特征融合策略提升对复杂场景的检测性能。同时，设计了交叉熵损失和几何约束等多个损失联立的综合损失函数，以增强车道线检测的连续性和准确性。实验结果表明，所提算法在公开数据集上取得了具有竞争力的检测精度。特别是在复杂道路场景下，算法展现出良好的鲁棒性。本研究为自动驾驶环境感知提供了一种高效的解决方案，相关方法也可应用于其他计算机视觉任务。未来工作将重点探索算法在更多复杂场景下的适应性，并进一步优化模型的计算效率。
随着人工智能技术的快速发展，自动驾驶已成为全球科技与交通领域的研究热点。传统自动驾驶系统依赖高精度传感器（如激光雷达、毫米波雷达）和复杂的控制算法，但其高昂的成本和计算资源需求限制了大规模应用。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）在目标检测、语义分割等任务中的优异表现，为基于视觉的自动驾驶方案提供了新的技术路径。
然而，现有基于深度学习的自动驾驶算法通常面向工业级应用，存在计算复杂度高、硬件依赖性强等问题。同时，自动驾驶的安全性始终是技术落地的核心挑战，如何在保证算法性能的同时提升系统的可靠性与鲁棒性仍需深入探索。因此，本研究聚焦于轻量化的自动驾驶算法设计，旨在为低成本、高实用性的视觉解决方案提供技术参考。
本课题的研究意义主要体现在通过优化轻量级深度学习模型和利用公开数据集，探索高效车道检测算法的可行性，并结合实时偏离预警机制，体现安全优先的设计理念。在资源受限场景提供可落地的自动驾驶技术方案，推动技术的普惠化发展。最后通过模型简化与任务融合，在保证基础性能的同时降低计算开销，为后续研究复杂道路场景下的模型鲁棒性奠定基础。这一尝试不仅为自动驾驶技术的轻量化设计提供新思路，也为相关领域的算法优化与安全评估提供了实践样本。
2.研究方法
2.1模型总体概述
本研究提出了一种面向自动驾驶基础感知任务的轻量级深度学习模型，该模型采用编码器-解码器架构，如下图所示。在保证算法性能的同时显著降低了计算复杂度。模型以车道图像作为输入，经过预处理后，通过深度可分离卷积构建的编码器进行特征提取，在减少参数量的同时保持特征表达能力。解码器部分采用转置卷积实现特征图上采样，并创新性地引入通道注意力机制，使模型能自适应地关注重要的车道线特征区域。
在算法设计上，本研究融合了传统计算机视觉与深度学习的优势。网络浅层结合Sobel边缘检测算子辅助特征提取，输出层则引入基于最小二乘法的车道线几何约束，这种混合架构既提升了模型在复杂场景下的鲁棒性，又保持了算法的可解释性。与工业级方案相比，本模型在保持足够检测精度的前提下，具有更低的硬件要求和更好的可理解性。
2.2模型结构优化
2.2.1 轻量化网络架构设计
本研究基于深度可分离卷积构建了高效的轻量化网络架构，在编码器部分采用四阶段下采样结构，每个阶段通过深度卷积层实现空间特征提取，配合逐点卷积进行通道维度变换，并引入批归一化和LeakyReLU激活函数。特别设计的改进型倒残差结构在第三阶段实施，通过先扩展后压缩的通道变换策略，在有限增加参数量的情况下显著提升特征表达能力。解码器部分采用渐进式上采样策略，结合双线性插值和卷积逐步恢复分辨率，同时通过跳跃连接将编码器各阶段的特征图与对应解码层相融合，有效缓解了梯度消失问题，保证特征重建的准确性。
2.2.2深度可分离卷积
深度可分离卷积通过将标准卷积解耦为“深度卷积”与“逐点卷积”两个独立步骤，实现了高效的特征提取与融合，在车道线检测的编解码结构模型中具有重要应用价值。相关原理如下图所示。该结构通过编码器逐步提取多尺度特征，再由解码器实现像素级精确定位，而嵌入其中的深度可分离卷积，一方面大幅降低了模型的计算复杂度和参数量，使高精度检测模型能部署于算力受限的车载嵌入式平台，满足实时推理的严格要求；另一方面，其“先空间滤波、后通道融合”的机制使编码器能更有效地捕捉车道线的几何结构与语义信息，同时提升了解码器在特征上采样与跨层融合中的效率，有利于恢复出连续、平滑的车道线。此外，模型复杂度的降低也带来正则化效果，增强了算法在光照变化、遮挡及未知场景下的泛化能力和鲁棒性，为实际应用提供了更可靠的技术基础。
2.2.3自适应感知机制
为应对复杂多变的道路场景，本研究设计了智能化的动态感知系统，如下图所示，通过图像熵值计算和轻量级分类网络实时评估场景复杂度，并监测光照条件和天气特征。系统能根据场景复杂度动态调整模型结构，在简单场景下关闭部分计算模块以节省资源，在复杂场景下则激活全部注意力机制并启用扩张卷积。系统采用马尔可夫决策过程进行模块调度控制，配合内存占用预测模型实现资源的智能分配，使模型在不同环境条件下都能保持优异的检测性能，特别是在夜间等极端条件下表现出显著的性能提升。
2.3损失函数设计
本研究针对自动驾驶场景的特殊需求，设计了一种多任务协同的混合损失函数体系。考虑车道线检测任务同时需要精确的像素级定位和连续的结构化预测，本文将几何约束与语义信息相结合，构建了层次化的损失计算框架。
在基础分割损失方面，采用带类别平衡因子的交叉熵损失（CE）与Dice损失的线性组合。其中交叉熵损失确保像素级分类准确性，计算公式为：
而Dice损失则优化预测区域与真实标注的重叠度，其表达式为：
针对车道线的结构化特性，设计了几何连续性损失（GCL）。该损失函数通过计算预测结果在水平方向的二阶导数，惩罚不连续的车道线预测：
其中λ为自适应权重系数，根据图像区域的重要性动态调整。实验表明，引入GCL后，长距离车道线的断裂现象明显减少。将上述损失函数联立可得本文完整的损失函数，表达式如下：
其中，α设置为0.4，β设置为0.3，γ设置为0.3。
3.实验与分析
3.1数据集
本文采用TuSimple车道线检测基准数据集作为数据来源，该数据集是自动驾驶领域广泛使用的标准评测数据集，具有标注精确、场景典型的特点。TuSimple数据集采集于美国加州的高速公路场景，包含6,408张分辨率为1280×720的RGB图像，所有图像均在晴朗日间条件下拍摄，涵盖了直线、弯道、上下坡等多种道路几何形态。数据集中每张图像均提供精确的车道线像素级标注，标注规范采用4类分类标准：左车道线、右车道线、左旁车道线、右旁车道线，并额外标注了车道线的虚实属性。
在数据预处理阶段，针对TuSimple数据集的特点进行了专门的优化处理。首先将所有图像统一缩放至256×256分辨率以平衡计算效率和细节保留，随后转换为YUV色彩空间并单独提取Y通道进行灰度化处理。考虑高速公路场景的连续性特征，采用滑动窗口策略将原始图像裁剪到较小子图像区域。为增强模型泛化能力，实施了包含随机水平翻转（概率50%）、随机角度旋转、随机裁剪、尺度缩放等数据增强操作。具体如下图所示。
数据集按照TuSimple官方推荐的划分标准，使用3,268张图像作为训练集，358张作为验证集，其余2,782张构成测试集。值得注意的是，测试集包含294个困难样本（占比10.6%），这些样本具有严重的车道线遮挡、强光反射或路面标记模糊等挑战性场景。所有标注数据均经过TuSimple官方团队的严格质量控制，标注一致性达到IoU 0.95以上，为模型训练提供了可靠的监督信号。数据集中的图像均已进行匿名化处理，确保不包含任何可识别的个人隐私信息，符合学术研究的数据使用规范。
3.2实验设置
本文实验的具体配置如表3-1所示，包括Ubuntu 20.03.9操作系统、Intel i9-12900 CPU、NVIDIA RTX 4080 GPU、32GB内存、CUDA 11.2和CUDNN 8.7.6的支持。此外，实验使用Python 3.8.3和Pytorch 2.1.5框架，为模型的训练和测试提供了稳定的运行环境。
表 3-1 实验环境配置表
3.3超参数设置
在本实验中，模型的超参数设置如表3-2所示。依照前人的工程经验，优化器使用Adam（Adaptive Moment Estimation），以其结合动量方法和自适应学习率的特性，加速模型的训练过程。学习率初值为0.001，动量参数设置为0.9，以帮助模型在优化过程中更快收敛并减少震荡。为防止过拟合，权重衰减设置为1e-4，采用L1正则化策略。此外，批量大小设置为4，以平衡训练效率和内存使用。
表 3-2 实验超参数设置
3.4算法评价指标
本研究在评估方案上严格遵循前人在TuSimple数据集上广泛采用的规范，以确保实验结果的可靠性和可比性。在检测精度的衡量上，本研究采用的核心指标是预测点与真实标注点间的平均横向偏移误差（Average Lateral Offset Error），该指标通过计算预测车道线关键点与人工标注点间的像素距离平均值，来直接量化车道线定位的精确程度；若某检测点的横向偏移量小于20像素，则判定该点为有效检测。与此同时，本研究还计算整体检测准确率，即正确预测的车道线段数量占全部预测段数的比例，该指标能从宏观层面综合反映算法在不同道路场景（如直道、弯道、复杂光照等）下的鲁棒性与稳定性。
为全面保障评估过程的严谨性与结果的可信度，所有实验均在TuSimple数据集官方提供的测试集上进行，并严格划分测试样本以避免数据泄露。此外，针对每次实验均进行三次独立重复运行，最终汇报的各项指标结果为三次实验的平均值，以此有效降低随机因素可能带来的波动，增强实验结论的统计显著性。
3.5实验结果
表 3-3 与现有方法的实验结果对比
根据表3-3可知，本文的方法取得了96.82%的最高准确率，这表明本文的模型对车道线的整体感知能力最强，能最可靠地判断图像中哪些像素属于车道线。相较于基准模型SCNN（96.53%），准确率提升了0.29个百分点，这一提升在竞争激烈、模型性能已接近饱和的TuSimple数据集上，意味着模型在复杂场景如光照突变、遮挡、道路磨损下的判断力有了切实进步。
平均像素误差是衡量车道线定位精度的黄金指标。本研究将此误差降至8.21像素，显著低于其他对比方法。这与本文模型的核心设计初衷高度吻合。与表现次优的LaneAF方法（8.95像素）相比，误差降低了约8.3%；与经典的SCNN（9.85像素）相比，误差降低了16.7%。这一显著提升证明了本文的模型在特征提取或关键点定位模块上的改进是卓有成效的。
从下图来看，本算法在多种道路场景下均表现出优异的性能。在光照充足的清晰道路图像中，四条车道线均被相对完整、连续地检测出来，线条平滑且贴合真实车道边缘，无明显的锯齿状抖动。在面临前方车辆遮挡的挑战时，算法能依据上下文信息进行合理推测，保持了被遮挡车道线的连贯性与正确曲率，未出现大量明显的中断或误判。
实验结果表明，本研究提出的方法不仅在整体识别率上达到了最高，更重要的是在决定安全性的定位精度上取得了突破性优势，为车道线检测技术的实际应用提供了更优的解决方案。
实验结果部分样例展示图
4.总结与展望
本文围绕自动驾驶中的车道线检测任务，开展了一项轻量化深度学习模型的研究。本研究旨在解决传统模型计算复杂度高、难以在资源受限的车载平台上实时部署，以及在复杂多变场景下鲁棒性不足的核心问题。
针对上述挑战，本研究设计并实现了一种基于编码器-解码器架构的轻量级深度网络模型。核心创新点在于：首先，在编码器中广泛采用深度可分离卷积模块，成功在保持强大特征表达能力的同时，大幅削减了模型的参数量与计算复杂度。其次，在解码器部分，不仅利用转置卷积进行上采样，还创新性地引入了通道注意力机制，使模型能自适应地聚焦于车道线关键特征区域，提升了特征重建的精度。更为重要的是，本研究提出了一套智能化的动态感知系统，该系统能通过实时分析场景复杂度，并依托马尔可夫决策过程智能地调度计算资源（如自适应启闭注意力模块或扩张卷积），从而实现在简单场景下的高效运算与在极端复杂场景下的高性能检测间的动态平衡，显著增强了模型的环境适应性与实用性。
此外，本研究注重融合传统视觉方法与深度学习的优势。通过在网络浅层嵌入Sobel边缘检测算子辅助特征提取，并在输出层引入基于最小二乘法的车道线几何约束，构建了一种混合架构。该设计不仅提升了模型在遮挡、光照突变等挑战下的检测鲁棒性，也增强了算法决策过程的透明度和可解释性。
综上所述，本研究工作不仅为车道线检测提供了一个高效、轻量且强鲁棒的解决方案，其提出的动态自适应机制与混合架构设计思想，也为后续更复杂的自动驾驶感知任务提供了有价值的技术路径和可扩展的基础框架，对推动低成本、高可靠自动驾驶系统的实际应用具有积极意义。
本研究为车道线检测任务提供了一个高效的轻量级动态感知方案，但仍有广阔的提升空间，这为未来研究指明了方向。首先，未来将致力于突破单一视觉感知的局限，探索融合毫米波雷达、激光雷达点云等多模态信息。这类信号对光照和天气变化不敏感，能有效弥补纯视觉系统在极端恶劣条件下的感知短板，是构建全天候、全场景鲁棒自动驾驶系统的必然路径。研究重点应该是如何以本动态网络为基础，设计高效的数据融合模块，实现多源信息间的优势互补。
其次，当前的动态调度策略与检测模块的协同仍有优化潜力。如何将马尔可夫决策过程控制器与深度学习模型进行端到端的可微联合训练，使资源调度策略能直接从数据中学习，而非依赖人工先验，从而实现更智能的效能平衡。同时，推动模型在真实车载嵌入式平台的部署验证将是迈向产业应用的关键一步，这将切实考验模型的实时性、功耗和可靠性。
最后，本研究的核心思想——轻量化与动态自适应具备良好的可扩展性。可将此框架推广至更复杂的自动驾驶感知任务中，如构建一个统一网络同时处理车道线、障碍物检测和可行驶区域分割，以实现感知资源的最大化共享与高效利用。此外，还可探索引入不确定性估计和因果推理等方法，使模型不仅输出结果，更能评估其决策的置信度并标识潜在风险，最终推动构建更具解释性、可信赖的高安全自动驾驶系统。
5.收获与成长
通过本次课题研究，我获得了远超预期的成长与收获。作为一名高中生，这段科研经历不仅让我掌握了专业知识，更重要的是培养了我的工程思维和解决问题的能力。在技术层面，我深刻体会到理论与实践间的巨大鸿沟。最初阅读论文时，那些精妙的网络架构和数学公式看似清晰明了，但真正动手实现时却遇到无数细节问题。例如，在调试损失函数时，我花了三周时间才理解为什么简单的交叉熵损失会导致模型偏向于背景预测。这个痛苦的过程教会我一个重要道理：优秀的算法设计必须建立在对问题本质的深刻理解之上。
研究过程中最令我惊喜的是发现了“简单即美”的工程哲学。在尝试了各种复杂结构后，最终效果最好的反而是经过精心优化的基础U-Net变体。这让我明白，在AI领域，不是模型越复杂越好，关键在于找到问题的最优解。就像一位AI大牛所说的那样：“能用三层网络解决的问题，就不要用十层。”安全评估环节给了我极大的触动。当看到算法在某个雨天测试视频中漏检车道线时，我突然意识到自动驾驶技术背后沉甸甸的责任。一行代码的失误可能关乎生命安全，这种认知让我的工作态度发生了根本转变——从追求酷炫的技术变成对每个预测结果负责。
这次研究也暴露我的许多不足，尤其是在工程实践方面。第一次训练模型时，由于没有设置验证集早停机制，白白浪费了很多训练时间。这些教训让我明白，好的研究者不仅要会设计算法，还要掌握完整的pipeline构建能力。
展望未来，这段经历已点燃我对人工智能研究的热情。我计划在大学继续深造计算机视觉方向，特别是探索如何让AI系统更可靠和可解释。自动驾驶只是起点，我希望将来能参与更多造福社会的智能系统研发。
这次课题研究就像一扇窗，让我窥见了科研工作的真实面貌——它既需要天马行空的创意，又离不开脚踏实地的验证；既要敢于挑战权威，又要保持谦逊学习的态度。这段经历必将成为我学术道路上的重要基石。
参考文献：
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责任编辑：李银慧
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