“…Front-view Image Laneline PV VPG [76] 2017 -20K/20K PV -TUsimple [77] 2017 6.4K 6.4K/128K PV CULane [78] 2018 -133K/133K PV -ApolloScape [14] 2018 235 115K/115K PV LLAMAS [79] 2019 14 79K/100K PV 3D Synthetic [80] 2020 -10K/10K PV -CurveLanes [81] 2020 -150K/150K PV -VIL-100 [82] 2021 100 10K/10K PV OpenLane-V1 [83] 2022 1K 200K/200K 3D ONCE-3DLane [84] 2022 -211K/211K 3D -OpenLane-V2 [85] 。交通灯检测数据集可以被视为一种特定类别的图像 检测数据集。初始的车道线检测数据集 [14, 75∼82] 在二维图像坐标系中检测车道线,然后通过逆透视 变换(Inverse Perspective Mapping,IPM)投影矩阵获得三维车道线。由于 IPM 算法基于路面符 合平面假设的设定,而现实中大多数路面存在高度变化,导致在透视图中表示的车道线在投影到三 维空间的过程中容易出现错误。为解决这个问题,近几年的车道线数据集 [83,84] 提出直接进行三维 车道线检测的任务。由于车道线并不是车道的完备表达,无法包含车道方向与车道之间的连接等关 系,进一步地,OpenLane-V2 [85] 引入了车道的实例级表达方式,并且通过拓扑关系的构建赋予其 连接性及其与交通标识的关联性。建图类数据集的发展使模型预测结果所包含的信息越来越接近高 精地图。 Argoverse [16] [137] , [138] , [139] nuScenes [8] [140] , [141] , [142] Waymo [9] [143] , [144] , [145] Interaction [146] [147] , [148] , [149] MONA [150] Trajectory Comfort nuPlan [18] [151] , [152] , [153] CARLA [30] [154] , [155] , [156] MetaDrive [157] [158] , [159] , [160] Apollo [161] [162] , [163] , [164] Path Planning Maps for Road Network Routes Connecting to Nod...…”