面向无人驾驶的野外道路可通行区域检测

针对野外非结构化道路中存在的环境背景复杂、道路类型多变、没有清晰车道线、没有规则道路边界等难点，提出一种基于语义分割的可通行区域检测方法。对所选取的数据集进行处理，将数据集标注为可通行区域、难通行区域、不可通行区域、天空4种类型；应用双边语义分割网络Bisenet进行4种类型的分割；再应用C-均值聚类算法进行可通行区域部分的提取以及二次分割，进而实现更精细的可通行区域检测。通过验证，该方法具有良好的检测效果，平均交并比达到78%，高于传统的方法。在野外道路无人驾驶方面具有一定的实际应用价值。