车道线拟合算法
车道线拟合是自动驾驶感知层的核心算法之一，核心目标是从相机、激光雷达（LiDAR）/ 点云、高精地图等数据源提取的车道线特征点中，通过数学模型拟合出连续、平滑、鲁棒的车道线轮廓，输出车道线的几何参数（如斜率、截距、曲率、车道宽度等），为下游车道保持、路径规划、车道变换决策等 AD 任务提供精准的车道级几何约束。
拟合算法的设计需贴合自动驾驶实际场景（直道 / 弯道、近景 / 远景、遮挡 / 低纹理、高速 / 城区），核心要求是鲁棒性（抗噪 / 抗遮挡）、实时性（车端低算力适配）、准确性（贴合真实车道线），且常与你之前关注的点云处理、单目深度估计（如 VGGT） 结合，实现 2D/3D 车道线拟合。
以下从核心分类、常用算法原理 / 适用场景、工程完整流程、优化技巧、自动驾驶场景适配展开，全程贴合车端工程落地。
一、车道线拟合的核心前提：特征点提取
拟合算法的输入是车道线特征点（离散点集），需先从原始传感器数据中提取，常见数据源的特征点提取方式：
相机视觉：通过灰度化、阈值分割、Canny 边缘检测、霍夫变换、语义分割（CNN/Transformer）得到 2D 像素级车道线特征点；
激光雷达 / 点云：将点云投影到地面平面，通过聚类、欧氏距离筛选、反射率阈值（车道线反光率高）得到 3D 空间车道线特征点；
单目深度估计（如 VGGT）：结合输出的深度图 + 相机内外参，将 2D 视觉特征点转换为 3D 世界坐标特征点，解决纯视觉的尺度模糊问题；
高精地图：从高精地图的语义层中提取车道线的先验特征点，作为拟合的约束参考。
核心痛点：提取的特征点存在离群点（噪声）、遮挡缺失、远景点稀疏（如 VGGT 模型远景区置信度低），因此拟合算法的核心是对离散 / 含噪的特征点做有效建模。
二、车道线拟合算法核心分类（按模型维度）
自动驾驶中车道线拟合分为2D 拟合（像素坐标系 / 车辆局部坐标系）和3D 拟合（世界坐标系），2D 拟合是基础，3D 拟合是高阶方案（适配高精定位 / 路径规划），核心算法按车道线形态分为直线拟合（直道）和曲线拟合（弯道），且均搭配鲁棒拟合策略解决离群点问题。
（一）基础直线拟合算法（适配：高速直道、城区直道）
绝大多数高速场景以直道为主，直线拟合模型简单、计算量小、实时性高，是车端默认的基础拟合方案，核心模型为一元线性方程：y=kx+b（像素坐标系 / 车辆坐标系），或极坐标形式ρ=xcosθ+ysinθ（抗斜率无穷大（垂直车道线）问题）。
- 普通最小二乘法（OLS）
核心原理：最小化所有特征点到拟合直线的垂直距离平方和，求解最优k（斜率）、b（截距），是最基础的拟合方法；
公式：
，通过求导令偏导为 0，直接解出k和b的解析解；
优点：计算量极小、毫秒级求解，适配车端实时性；
缺点：抗离群点能力极差，少量噪声点 / 遮挡产生的异常点会严重偏离真实车道线，仅适用于无噪、特征点完整的理想场景。
- 加权最小二乘法（WLS）
核心改进：针对近景特征点密集 / 置信度高，远景特征点稀疏 / 置信度低（如 VGGT 模型的特性），为每个特征点赋予权重系数wi，近景点权重高、远景点权重低，最小化加权距离平方和；
公式：
权重设计：可按点到相机的距离（距离越近权重越大）、特征点置信度（如 VGGT 输出的深度置信度）、点的密度赋值；
优点：保留最小二乘的实时性，适配自动驾驶近景精准、远景参考的需求；
缺点：仍无法彻底解决大量离群点的问题。
- RANSAC 直线拟合（最工程常用）
核心原理：随机抽样一致性，通过随机采样 - 模型验证 - 内点计数的迭代过程，剔除离群点，保留符合车道线特征的内点，再用最小二乘对內点做精准拟合；
核心步骤：
从特征点集中随机抽取2 个点，拟合一条初始直线；
计算所有特征点到该直线的距离，若距离小于阈值（如 2px/5cm），判定为内点，否则为离群点；
统计内点数量，若内点占比超过设定阈值，用所有内点重新拟合直线，作为候选最优模型；
迭代 N 次（通常 20-50 次，兼顾实时性），选择内点数量最多的候选模型作为最终拟合直线；
优点：抗离群点 / 抗遮挡能力极强，能处理 70% 以上离群点的极端场景，是自动驾驶直线拟合的标配算法；
缺点：存在少量迭代计算量，但迭代次数可控，车端可轻松适配。
（二）曲线拟合算法（适配：城区弯道、高速缓弯、连续变道）
城区 / 园区场景存在大量弯道，直线模型无法贴合真实车道线，需采用曲线模型，自动驾驶中最常用的是多项式拟合（抛物线 / 三次曲线），其次是B 样条拟合（复杂弯道），核心原因是多项式模型参数少、计算快、易解算曲率（车道曲率是路径规划的关键参数）。
- 二次多项式拟合（抛物线，最常用）
核心模型：车道线的弯道曲率变化基本符合抛物线规律，模型为y=ax2+bx+c（车辆局部坐标系，x 为纵向距离，y 为横向偏移，贴合车辆行驶视角），3 个参数、、可直接解算车道曲率
拟合方法：鲁棒最小二乘（RANSAC + 最小二乘），先通过 RANSAC 剔除离群点，再用内点做最小二乘求解、、的解析解；
适用场景：平缓弯道、高速缓弯、连续小曲率弯道，覆盖 90% 以上的弯道场景；
优点：参数少、计算量小，可直接解算曲率，车端实时性极佳；
缺点：无法适配急弯、大曲率弯道（如园区 U 型弯、环岛）。
- 三次多项式拟合（三次曲线）
拟合方法：同二次多项式，RANSAC + 最小二乘，需更多的特征点支撑参数求解；
适用场景：城区急弯、环岛、园区 U 型弯等大曲率场景；
优点：拟合复杂弯道的精度更高；
缺点：参数增多，易出现过拟合（尤其远景特征点稀疏时），需增加先验约束。
- B 样条曲线拟合（高阶复杂场景）
核心原理：通过控制点和基函数构建平滑的分段曲线，无需全局拟合，可对车道线做分区域平滑拟合，避免过拟合；
适用场景：城市复杂多弯道、连续变道、车道线曲率突变的场景；
优点：拟合曲线极平滑，对曲率突变的适应性强；
缺点：计算量较大，控制点选取需依赖先验，车端仅在高端 AD 系统中使用。
（三）3D 车道线拟合（自动驾驶高阶方案）
纯 2D 拟合仅能得到像素 / 车辆局部坐标系的车道线，无法对接全局路径规划、高精地图，因此需结合单目深度估计（如 VGGT）、LiDAR 点云、相机内外参实现3D 车道线拟合，核心模型为空间多项式 / 空间直线，常用公式：
其中X/Y/Z为世界坐标系 3D 坐标，x为车辆纵向距离，h(x)为车道线的高程（路面平坦时可近似为常数）。
核心输入：VGGT 等模型输出的2D 特征点 + 深度值 + 相机内外参，或 LiDAR 的 3D 车道线特征点；
核心价值：输出的 3D 车道线参数可直接对接AD 路径规划算法、高精地图语义层更新，实现车道级的全局路径规划。
三、自动驾驶车道线拟合的工程完整流程
车端落地的拟合算法并非单一模型，而是 **"预处理 - 拟合 - 后处理 - 验证"的闭环流程，解决噪声、遮挡、远景稀疏、帧间抖动 ** 等问题，贴合实际行驶场景：
步骤 1：特征点预处理（核心：去噪 + 筛选）
离群点初步剔除：通过统计滤波（SOR） 剔除特征点集中的孤立噪声点（如点云处理的常用方法）；
区域约束筛选：根据车辆行驶视角，设定车道线有效区域（如相机图像的下半部分、点云的前方 0-100m），剔除区域外的无效点；
先验约束筛选：基于车道宽度先验（如城市道路 3.75m、高速 3.5m）、车道线平行约束，剔除超出车道宽度范围的异常点；
权重赋值：为特征点按距离 / 置信度赋值（近景高权重、远景低权重），适配 VGGT 等模型远景区置信度低的特性。
步骤 2：坐标系转换（核心：消除透视畸变 / 尺度模糊）
相机视觉：将 2D 像素坐标通过相机内参、透视变换（鸟瞰图 BEV） 转换为车辆局部坐标系（鸟瞰图无透视畸变，拟合更准确）；
单目深度 + 视觉：结合 VGGT 输出的深度图 + 相机内外参，将 2D 像素点转换为3D 世界坐标点，解决纯视觉的尺度模糊；
LiDAR 点云：将点云通过点云配准、地面分割转换为车辆局部 / 世界坐标系，直接得到 3D 特征点。
步骤 3：拟合模型选择（核心：自适应切换）
车端通过帧间插值、曲率预判、高精地图先验实现模型自适应切换，无需人工干预：
直道判定：若当前帧特征点的曲率小于阈值（如k<0.001m−1），选择RANSAC 直线拟合；
弯道判定：若曲率大于阈值，根据曲率大小选择二次 / 三次多项式拟合；
先验约束：若高精地图存在车道线先验，直接用先验模型约束拟合参数，提升鲁棒性。
步骤 4：鲁棒拟合计算（核心：RANSAC + 最小二乘）
对预处理后的特征点，用RANSAC随机采样生成候选模型，统计内点数量，选择最优内点集，再用最小二乘求解模型的解析参数，得到单帧车道线拟合结果。
步骤 5：拟合结果后处理（核心：平滑 + 帧间融合）
单帧拟合结果易受遮挡 / 特征点缺失影响产生抖动，需做后处理平滑，自动驾驶中最常用的方法：
滑动窗口平均：对最近 5-10 帧的拟合参数（、、、）做滑动平均，降低单帧抖动；
卡尔曼滤波（KF）/ 扩展卡尔曼滤波（EKF）：将车道线参数作为滤波状态量，通过预测 - 更新环节实现帧间参数平滑，适配弯道的参数动态变化；
分区域拟合：将车道线分为近景（0-30m）、中景（30-60m）、远景（60-100m），近景用原始特征点拟合，中 / 远景用近景参数做插值外推，解决远景特征点稀疏的问题。
步骤 6：拟合结果有效性验证（核心：剔除无效结果）
对拟合后的车道线参数做合理性检查，若不符合先验约束，判定为无效拟合，切换为高精地图先验 / 上一帧有效结果，避免错误参数传入下游 AD 任务，验证规则：
车道宽度约束：左右车道线的横向距离需在3.0-4.0m（城市 / 高速）范围内；
曲率约束：车道线曲率需在合理范围（如高速k<0.005m−1，城区k<0.05m−1）；
参数突变约束：当前帧与上一帧的拟合参数变化量需小于阈值，避免突变；
内点占比约束：RANSAC 的内点占比需大于 50%，否则拟合结果无效。
四、核心优化技巧（贴合自动驾驶场景痛点）
针对自动驾驶中遮挡、低纹理、远景稀疏、尺度差异（如 VGGT 模型的尺度问题）等痛点，工程上的经典优化手段：
- 结合先验知识的约束拟合
将车道宽度、车道线平行、曲率范围、车道走向（高精地图） 作为硬约束嵌入拟合模型，缩小参数求解范围，避免过拟合 / 无效拟合。例如：拟合左右车道线时，强制约束左右车道线的斜率一致（直道）、曲率一致（弯道），车道宽度固定为 3.75m。 - 多传感器融合拟合
融合相机视觉 + LiDAR 点云 + VGGT 单目深度的特征点，视觉特征点密集（近景），点云 / 深度特征点精准（3D 尺度），互补提升特征点的完整性，解决单传感器的遮挡 / 稀疏问题。 - 针对尺度差异的校准
若基于单目深度估计（如 VGGT）的 3D 拟合存在尺度差异，通过高精地图先验、LiDAR 点云（少量关键帧）、车道宽度先验对拟合结果做尺度校准，修正 3D 车道线的绝对尺度。 - 动态权重拟合
针对远景特征点稀疏 / 置信度低的问题，为特征点赋予动态权重：近景点（0-30m）权重 1.0，中景点（30-60m）权重 0.7，远景点（60-100m）权重 0.3，既利用远景信息，又避免远景噪声的干扰。 - 缺失区域的插值补全
当车道线因遮挡（如前车、护栏）产生特征点缺失时，用相邻区域的拟合参数做线性 / 多项式插值，补全缺失区域的车道线，保证拟合结果的连续性。
五、各拟合算法的自动驾驶场景适配对比
六、与 VGGT 单目深度估计的结合（贴合你的技术栈）
VGGT 模型输出的相机内外参、深度图、点云地图可直接为车道线拟合提供核心输入，实现2D→3D 的车道线拟合升级，核心结合点：
特征点 3D 化：将 VGGT 输出的 2D 视觉车道线特征点，通过深度图 + 相机内外参转换为 3D 世界坐标特征点，解决纯视觉的尺度模糊问题；
置信度加权：利用 VGGT 的深度置信度为 3D 特征点赋值，置信度高的点赋予高权重，置信度低的远景点赋予低权重，提升拟合鲁棒性；
点云辅助拟合：从 VGGT 输出的点云地图中，提取地面车道线的 3D 点云特征点，与视觉特征点融合，解决相机视觉的遮挡 / 低纹理问题；
3D 车道线输出：基于 3D 特征点做空间多项式拟合，输出 3D 车道线参数，直接对接 AD 路径规划算法、高精地图的语义层更新。