Найдите контуры с помощью кубической модели
использует алгоритм консенсуса случайной выборки (RANSAC), чтобы найти кубические модели контура маршрута, которые соответствуют набору граничных точек и приблизительной ширине. Каждая модель в возвращенном массиве boundaries
= findCubicLaneBoundaries(xyBoundaryPoints
,approxBoundaryWidth
)cubicLaneBoundary
объекты содержат [A B C D]
коэффициенты его полиномиального уравнения третьей степени и сила краевой оценки.
[
также возвращает массив ячеек с внутренними граничными точками для каждой найденной краевой модели, используя предыдущие входные параметры.boundaries
,boundaryPoints
]
= findCubicLaneBoundaries(xyBoundaryPoints
,approxBoundaryWidth
)
[___] = findCubicLaneBoundaries(___,
использует опции, заданные одним или несколькими Name,Value
)Name,Value
пара аргументов с любым из предыдущих синтаксисов.
Чтобы подогнать одну краевую модель к маркеру двойного маршрута, установите approxBoundaryWidth
аргумент, чтобы быть достаточно большим, чтобы включать ширину, охватывающую оба маркера маршрута.
Эта функция использует fitPolynomialRANSAC
для поиска кубических моделей. Поскольку этот алгоритм использует случайную выборку, выход может варьироваться между запусками.
The maxDistance
параметр fitPolynomialRANSAC
задано значение половины ширины, заданной в approxBoundaryWidth
аргумент. Точки считаются inliers, если они находятся в пределах ширины границы. Функция получает окончательный контур, используя аппроксимацию методом наименьших квадратов на точках inlier.
birdsEyePlot
| birdsEyeView
| cubicLaneBoundary
| fitPolynomialRANSAC
| monoCamera
| segmentLaneMarkerRidge