基于仿真平台的自动驾驶图像分割与可行驶区域识别研究

基于仿真平台的自动驾驶车道线检测挺实用的，尤其适合你想快速验证算法效果的时候。它的检测逻辑不复杂，借助仿真数据，响应也快，调试起来省心不少。

车道线的提取用的是图像分割和边缘检测结合的思路，像 Canny 算法配合深度学习模型，一起上手还蛮丝滑。你只需要好图像预那一块，后面推理就顺了。

可行驶区域的识别也不难，核心思路就是通过模型把图像分成不同区域，再做一些形态学。比如你用过cv2.morphologyEx的话，基本能马上上手。精度还不错，跑起来也比较稳。

模拟环境推荐用CARLA或者LGSVL，两者都支持这种检测测试，调配起来也方便。尤其是 CARLA，社区活跃，资源也多。

哦对了，模型部分如果不想自己训练，可以找一些开源的SegNet或者ENet模型，直接微调用就行。不用从零开始，挺省事。

如果你平时在搞自动驾驶感知、或做路径规划相关的模块，这套东西拿来做前期验证或原型搭建还挺不错的。

使用时注意一下环境搭建，像ROS、PyTorch这些基础依赖提前装好。还有仿真平台的版本要对得上，不然接口容易出问题。