伪车道线识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及车辆智能辅助驾驶技术领域，公开一种伪车道线识别方法及系统，包括：从获取到的车辆所在道路的道路图像中识别车道线；根据雷达传感器检测到的道路的静止障碍物信息以及根据超声波传感器检测到的与车辆在预设距离内的道路的边界，生成道路的边界范围；道路的边界包括道路的左边界和道路的右边界，边界范围包括道路的左边界和道路的右边界之间的区域；将车道线中位于边界范围之外的车道线识别为伪车道线。实施本发明专利技术实施例，能够将未处于边界范围内的车道线识别为伪车道线，从而保证识别出的车道线均为真实的车道线，提升了车道线识别的正确率。

Pseudo-Lane Line Recognition Method and System

The invention relates to the field of vehicle intelligent assistant driving technology, and discloses a pseudo-lane line recognition method and system, including: lane line recognition from the obtained road image of the vehicle; road generation based on the static obstacle information of the road detected by the radar sensor and the road boundary detected by the ultrasonic sensor within the predetermined distance from the vehicle. The boundary area of the road includes the left boundary of the road and the right boundary of the road. The boundary area includes the area between the left boundary of the road and the right boundary of the road. According to the embodiment of the present invention, the lane lines not in the boundary range can be recognized as pseudo Lane lines, thus ensuring that the identified lane lines are real Lane lines, and improving the accuracy of lane line recognition.

【技术实现步骤摘要】
伪车道线识别方法及系统
本专利技术涉及车辆智能辅助驾驶
，具体涉及一种伪车道线识别方法及系统。
技术介绍
车辆行驶过程中对周围环境的感知是实现车辆智能辅助驾驶与无人驾驶的基础，车道线识别技术是实现车辆智能路径规划和决策控制的重要环节，也是实现车道保持辅助(LaneKeepingAssist，LKA)和车道偏离预警(LaneDepartureWarning，LDW)等辅助驾驶的基础。现有的车道线识别技术通常是：获取车辆所在道路的当前道路场景照片，利用图像识别技术从当前道路场景照片中识别出车道线。然而，在实践过程中发现，由于实际道路中光照环境的影响，会出现将当前道路场景照片中颜色相近的路边护栏等干扰物识别为车道线的情况，从而导致车道线识别的错误率较高，影响车辆智能驾驶决策的准确性，造成严重的安全隐患。
技术实现思路
本专利技术实施例公开一种伪车道线识别方法及系统，能够提升车道线识别的正确率。本专利技术实施例第一方面公开一种伪车道线识别方法，所述方法包括：从获取到的车辆所在道路的道路图像中识别车道线；根据雷达传感器检测到的所述道路的静止障碍物信息以及根据超声波传感器检测到的与所述车辆在预设距离内的所述道路的边界，生成所述道路的边界范围；所述道路的边界包括所述道路的左边界和所述道路的右边界，所述边界范围包括所述道路的左边界和所述道路的右边界之间的区域；将所述车道线中的位于所述边界范围之外的车道线识别为伪车道线。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述根据雷达传感器检测到的所述道路的静止障碍物信息以及根据超声波传感器检测到的与所述车辆在预设距离内的所述道路的边界，生成所述道路的边界范围，包括：通过雷达传感器检测所述道路的静止障碍物信息；根据所述静止障碍物信息生成所述道路的第一边界信息；通过超声波传感器检测与所述车辆在预设距离内的所述道路的边界，生成所述道路的第二边界信息；综合所述第一边界信息和所述第二边界信息，得到所述道路的边界范围。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述通过雷达传感器检测所述道路的静止障碍物信息，包括：通过雷达传感器检测所述道路的障碍物信息，所述障碍物信息至少包括所述障碍物相对于所述车辆的相对运动速度、所述障碍物相对于所述车辆的方位、所述障碍物距所述车辆的距离、以及所述障碍物的置信度；根据所述障碍物的所述相对运动速度、所述方位、所述距离以及所述置信度，计算得到所述障碍物的当前运动速度；从所述障碍物中确定所述当前运动速度小于预设运动速度且所述置信度大于预设置信度的静止障碍物，并将所述静止障碍物对应的障碍物信息确定为静止障碍物信息。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述通过超声波传感器检测与所述车辆在预设距离内的所述道路的边界，生成所述道路的第二边界信息，包括：通过超声波传感器检测与所述车辆在预设距离内的目标障碍物；根据所述目标障碍物生成所述道路的初始边界，并检测所述初始边界的稳定性是否达到预设稳定性标准；如果是，确定所述初始边界为所述道路的边界，并根据所述道路的边界生成所述道路的第二边界信息。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述综合所述第一边界信息和所述第二边界信息，得到所述道路的边界范围，包括：根据所述第一边界信息确定与所述车辆在所述预设距离外的第一边界范围；根据所述第二边界信息确定与所述车辆在所述预设距离内的第二边界范围；将所述第一边界范围和所述第二边界范围合并，生成所述道路的边界范围。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述将所述车道线中的位于所述边界范围之外的车道线识别为伪车道线，包括：检测所述左边界距所述车辆的第一距离，以及检测所述右边界距所述车辆的第二距离；从位于所述车辆左侧的车道线中识别距所述车辆的距离大于所述第一距离的第一伪车道线，以及从位于所述车辆右侧的车道线中识别距所述车辆的距离大于所述第二距离的第二伪车道线；确定所述第一伪车道线和所述第二伪车道线为伪车道线；所述确定所述第一伪车道线和所述第二伪车道线为伪车道线之后，所述方法还包括：从所述车道线中剔除所述伪车道线。本专利技术实施例第二方面公开一种伪车道线识别系统，包括：第一识别单元，用于从获取到的车辆所在道路的道路图像中识别车道线；生成单元，用于根据雷达传感器检测到的所述道路的静止障碍物信息以及根据超声波传感器检测到的与所述车辆在预设距离内的所述道路的边界，生成所述道路的边界范围；所述道路的边界包括所述道路的左边界和所述道路的右边界，所述边界范围包括所述道路的左边界和所述道路的右边界之间的区域；第二识别单元，用于将所述车道线中的位于所述边界范围之外的车道线识别为伪车道线。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第二方面中，所述生成单元包括：第一检测子单元，用于通过雷达传感器检测所述道路的静止障碍物信息；生成子单元，用于根据所述静止障碍物信息生成所述道路的第一边界信息；第二检测子单元，用于通过超声波传感器检测与所述车辆在预设距离内的所述道路的边界，生成所述道路的第二边界信息；综合子单元，用于综合所述第一边界信息和所述第二边界信息，得到所述道路的边界范围。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第二方面中，所述第一检测子单元包括：第一检测模块，用于通过雷达传感器检测所述道路的障碍物信息，所述障碍物信息至少包括所述障碍物相对于所述车辆的相对运动速度、所述障碍物相对于所述车辆的方位、所述障碍物距所述车辆的距离、以及所述障碍物的置信度；计算模块，用于根据所述障碍物的所述相对运动速度、所述方位、所述距离以及所述置信度，计算得到所述障碍物的当前运动速度；第一确定模块，用于从所述障碍物中确定所述当前运动速度小于预设运动速度且所述置信度大于预设置信度的静止障碍物，并将所述静止障碍物对应的障碍物信息确定为静止障碍物信息。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第二方面中，所述第二检测子单元包括：第二检测模块，用于通过超声波传感器检测与所述车辆在预设距离内的目标障碍物；第三检测模块，用于根据所述目标障碍物生成所述道路的初始边界，并检测所述初始边界的稳定性是否达到预设稳定性标准；第二确定模块，用于在所述第三检测模块检测的结果为是时，确定所述初始边界为所述道路的边界，并根据所述道路的边界生成所述道路的第二边界信息。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第二方面中，所述综合子单元包括：第三确定模块，用于根据所述第一边界信息确定与所述车辆在所述预设距离外的第一边界范围；所述第三确定模块，还用于根据所述第二边界信息确定与所述车辆在所述预设距离内的第二边界范围；生成模块，用于将所述第一边界范围和所述第二边界范围合并，生成所述道路的边界范围。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第二方面中，所述第二识别单元包括：第三检测子单元，用于检测所述左边界距所述车辆的第一距离，以及检测所述右边界距所述车辆的第二距离；识别子单元，用于从位于所述车辆左侧的车道线中识别距所述车辆的距离大于所述第一距离的第一伪车道线，以及从位于所述车辆右侧的车道线中识别距所述车辆的距离大于所述第二距离的第二伪车道线；确定子单元，用于确定所述第一伪车道线和所述第二伪车道线为伪车道线；其中，所述伪车道线识别系统还包括：剔除单元，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种伪车道线识别方法，其特征在于，所述方法包括：从获取到的车辆所在道路的道路图像中识别车道线；根据雷达传感器检测到的所述道路的静止障碍物信息以及根据超声波传感器检测到的与所述车辆在预设距离内的所述道路的边界，生成所述道路的边界范围；所述道路的边界包括所述道路的左边界和所述道路的右边界，所述边界范围包括所述道路的左边界和所述道路的右边界之间的区域；将所述车道线中的位于所述边界范围之外的车道线识别为伪车道线。

【技术特征摘要】
1.一种伪车道线识别方法，其特征在于，所述方法包括：从获取到的车辆所在道路的道路图像中识别车道线；根据雷达传感器检测到的所述道路的静止障碍物信息以及根据超声波传感器检测到的与所述车辆在预设距离内的所述道路的边界，生成所述道路的边界范围；所述道路的边界包括所述道路的左边界和所述道路的右边界，所述边界范围包括所述道路的左边界和所述道路的右边界之间的区域；将所述车道线中的位于所述边界范围之外的车道线识别为伪车道线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据雷达传感器检测到的所述道路的静止障碍物信息以及根据超声波传感器检测到的与所述车辆在预设距离内的所述道路的边界，生成所述道路的边界范围，包括：通过雷达传感器检测所述道路的静止障碍物信息；根据所述静止障碍物信息生成所述道路的第一边界信息；通过超声波传感器检测与所述车辆在预设距离内的所述道路的边界，生成所述道路的第二边界信息；综合所述第一边界信息和所述第二边界信息，得到所述道路的边界范围。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过雷达传感器检测所述道路的静止障碍物信息，包括：通过雷达传感器检测所述道路的障碍物信息，所述障碍物信息至少包括所述障碍物相对于所述车辆的相对运动速度、所述障碍物相对于所述车辆的方位、所述障碍物距所述车辆的距离、以及所述障碍物的置信度；根据所述障碍物的所述相对运动速度、所述方位、所述距离以及所述置信度，计算得到所述障碍物的当前运动速度；从所述障碍物中确定所述当前运动速度小于预设运动速度且所述置信度大于预设置信度的静止障碍物，并将所述静止障碍物对应的障碍物信息确定为静止障碍物信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过超声波传感器检测与所述车辆在预设距离内的所述道路的边界，生成所述道路的第二边界信息，包括：通过超声波传感器检测与所述车辆在预设距离内的目标障碍物；根据所述目标障碍物生成所述道路的初始边界，并检测所述初始边界的稳定性是否达到预设稳定性标准；如果是，确定所述初始边界为所述道路的边界，并根据所述道路的边界生成所述道路的第二边界信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述综合所述第一边界信息和所述第二边界信息，得到所述道路的边界范围，包括：根据所述第一边界信息确定与所述车辆在所述预设距离外的第一边界范围；根据所述第二边界信息确定与所述车辆在所述预设距离内的第二边界范围；将所述第一边界范围和所述第二边界范围合并，生成所述道路的边界范围。6.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述车道线中的位于所述边界范围之外的车道线识别为伪车道线，包括：检测所述左边界距所述车辆的第一距离，以及检测所述右边界距所述车辆的第二距离；从位于所述车辆左侧的车道线中识别距所述车辆的距离大于所述第一距离的第一伪车道线，以及从位于所述车辆右侧的车道线中识别距所述车辆的距离大于所述第二距离的第二伪车道线；确定所述第一伪车道线和所述第二伪车道线为伪车道线；所述确定所述第一伪车道线和所述第二伪车道线为伪车道线之后，所述方法还包括：从所述车道线中剔除所述伪车道线。7.一种伪车道线识别系统，其特征在于，包括：第一识别单元，用于从获...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯锴，蒋少峰，肖志光，邓志权，潘力澜，
申请(专利权)人：广州小鹏汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44