车道线生成方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种车道线生成方法、装置、设备以及存储介质，其中，该方法，包括：获取道路的车道线；获取道路的点云数据，并根据点云数据确定道路上的车道线的标记点集，其中，标记点集包括了至少一个标记点，至少一个标记点用于标记车道线；根据车道线的标记点集对车道线进行校准，得到校准后的车道线。确定出车道线的位置；然后，根据点云数据获取到车道线的标记点；根据标记点对车道线进行校准，可以自动生成清晰、连续的车道线。避免了道路上的车道线因为遮挡、磨损等问题导致的无人车无法采集到清晰的车道线，使得无人车可以根据车道线进行安全行驶。

Lane Line Generation Method, Device, Equipment and Storage Media

This application provides a lane line generation method, device, equipment and storage medium, in which the method includes: obtaining lane lines of roads; obtaining point cloud data of roads, and determining the set of marking points of lane lines on roads based on point cloud data, in which the set of marking points includes at least one marking point, and at least one marking point for marking lane lines according to lane lines; The marker point set calibrates the lane line and gets the lane line after calibration. The location of lane line is determined. Then, the marker points of lane line are obtained from point cloud data. The lane line can be calibrated according to marker points, and clear and continuous lane lines can be automatically generated. It avoids that the unmanned vehicle can not collect the clear lane line because of the problems of occlusion and wear, so that the unmanned vehicle can drive safely according to the lane line.

【技术实现步骤摘要】
车道线生成方法、装置、设备以及存储介质
本申请实施例涉及无人车
，尤其涉及一种车道线生成方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
随着汽车技术的发展，无人车开始得到应用和发展。在无人车行驶的过程中，需要为无人车提供车道线的信息。现有技术中，无人车可以采集道路上的车道线，无人车根据采集到的车道线进行行驶。然而现有技术中，道路上的车道线因为遮挡、磨损等问题，会出现模糊不清楚、断线的问题，进而无人车无法采集到清晰的车道线，不能根据车道线进行行驶。
技术实现思路
本申请实施例提供一种车道线生成方法、装置、设备以及存储介质，用于解决上述方案中无人车无法采集到清晰的车道线，不能根据车道线进行行驶的问题。本申请第一方面提供一种车道线生成方法，包括：获取道路的车道线；获取道路的点云数据，并根据所述点云数据确定所述道路上的车道线的标记点集，其中，所述标记点集包括了至少一个标记点，所述至少一个标记点用于标记车道线；根据所述车道线的标记点集对所述车道线进行校准，得到校准后的车道线。进一步地，所述获取道路的车道线，包括：获取所述道路的至少一种车道线分布信息，其中，所述至少一种车道线分布信息中的每一种车道线分布信息表征了所述道路上的车道线分布个数；和/或，获取根据轨迹信息所生成的Q条车道线，其中，Q为大于等于1的正整数。进一步地，所述获取道路的车道线，包括：获取多个车辆的轨迹信息；若所述多个车辆的轨迹信息所指示出的轨迹的数量小于预设阈值，则获取所述道路的路沿位置信息，并根据所述路沿位置信息确定所述道路的至少一种车道线分布信息；若所述数量大于等于预设阈值，则根据所述多个车辆的轨迹信息确定Q条车道线。进一步地，若所述数量小于预设阈值，则根据所述车道线的标记点集对所述车道线进行校准，得到校准后的车道线，包括：根据所述车道线的标记点集和所述至少一种车道线分布信息对所述车道线进行校准，得到校准后的车道线。进一步地，根据所述车道线的标记点集和所述至少一种车道线分布信息对所述车道线进行校准，得到校准后的车道线，包括：对所述车道线的标记点集进行霍夫变换，得到N条直线，其中，N为大于1的正整数；根据所述N条直线和每一种所述车道线分布信息，确定待处理的车道线分布信息；根据所述车道线的标记点集，对所述待处理的车道线分布信息所指示的每一条车道线进行校准，得到校准后的每一条车道线。进一步地，根据所述N条直线和每一种所述车道线分布信息，确定待处理的车道线分布信息，包括：对所述N条直线进行过滤处理，得到M条直线，其中，M为大于1且小于N的正整数；确定车道线分布信息的车道线个数的取值与M的取值相同的车道线分布信息，作为待处理的车道线分布信息。进一步地，所述N条直线中的每一条直线具有参数值；对所述N条直线进行过滤处理，得到M条直线，包括：根据所述参数值对所述N条直线进行降序排序，得到排序后的N条直线；确定排序后的N条直线中的每一条直线与排序后的N条直线中的其他直线之间的距离值，将距离值小于预设距离值的其他直线进行消除，得到所述M条直线。进一步地，根据所述车道线的标记点集，对所述待处理的车道线分布信息所指示的每一条车道线进行校准，得到校准后的每一条车道线，包括：将所述待处理的车道线分布信息所指示的每一条车道线，划分为多个车道点；根据所述车道线的标记点集，确定所述每一条车道线的每一个车道点对应的标记点；若每一个车道点具有对应的标记点，则将所述每一条车道线平移至每一个车道点对应的标记点所构成的线段的位置上，以得到校准后的每一条车道线。进一步地，若所述数量大于等于预设阈值，则根据所述车道线的标记点集对所述车道线进行校准，得到校准后的车道线，包括：根据所述车道线的标记点集对所述Q条车道线中的每一条车道线进行校准，得到校准后的车道线。进一步地，根据所述车道线的标记点集对所述Q条车道线中的每一条车道线进行校准，得到校准后的车道线，包括：将所述每一条车道线，划分为多个车道点；根据所述车道线的标记点集，确定所述每一条车道线的每一个车道点对应的标记点；若每一个车道点具有对应的标记点，则将所述每一条车道线平移至每一个车道点对应的标记点所构成的线段的位置上，以得到校准后的每一条车道线。进一步地，根据所述车道线的标记点集，确定所述每一条车道线的每一个车道点对应的标记点，包括：根据所述车道线的标记点集，在预设距离范围内确定所述每一个车道点对应的标记点；若确定所述每一个车道点对应的标记点的个数为多个，则获取所述每一个车道点对应的标记点的置信度；确定置信度最高的标记点，为所述每一个车道点对应的最终的标记点。进一步地，所述方法，还包括：若每一条车道线的连续P个车道点不具有对应的标记点，则根据预设的上移车道线公式确定所述连续P个车道点对应的补充点，将所述每一条车道线，平移至每一条车道线对应的标记点和补充点所构成的线段的位置上，以得到校准后的每一条车道线，其中，P为大于1的正整数。进一步地，所述预设平移公式为：X′km＝Xkm；其中，k用于指示线k，线k为待移动的线；i用于指示线i，线i为连续缺失的P个车道点的左端的线；j用于指示线j，线j为连续缺失的P个车道点的右端的线；Xir为线i的右端点的X轴坐标值，Yir为线i的右端点的Y轴坐标值，Xjl为线j的左端点的X轴坐标值，Yjl为线j的左端点的Y轴坐标值；Yir,k为第一投影点的纵坐标，所述第一投影点为线i的右端点沿法向在线k上的投影点；Yjl,k为第二投影点的纵坐标，所述第二投影点为线j的左端点沿法向在线k上的投影点；Xkm为线k上的点m的横坐标，Ykm为线k上的点m的纵坐标；X′km为补充点的X轴坐标值，Y′km为补充点的Y轴坐标值。进一步地，在得到校准后的车道线之后，还包括：对每一条校准后的车道线进行平滑处理，得到平滑处理后的每一条车道线。进一步地，获取所述道路的路沿位置信息，包括：根据所述点云数据，生成反射值底图，其中，所述反射值底图包括路沿的反射值；对所述反射值底图进行语义分割处理，得到所述路沿位置信息。进一步地，根据所述路沿位置信息确定所述道路的至少一种车道线分布信息，包括：根据所述路沿位置信息，确定道路宽度；根据不同的预设车道个数中的每一个预设车道个数对所述道路宽度进行等分处理，得到与每一个预设车道个数对应的车道线分布信息。进一步地，所述获取多个车辆的轨迹信息，包括：获取所述多个车辆中的每一个车辆的在每一个位置上的定位信息；根据每一个车辆的在每一个位置上的定位信息，生成每一个车辆的轨迹信息。进一步地，根据所述多个车辆的轨迹信息确定Q条车道线，包括：对所述多个车辆的轨迹信息进行密度聚类处理，得到至少一个轨迹类别，其中，所述至少一个轨迹类别中的每一个轨迹类别包括至少一个车辆的轨迹信息；对所述每一个轨迹类别中的各轨迹信息进行拟合处理，得到每一条轨迹类别对应的轨迹；确定相邻轨迹之间的中间线，作为车道线。进一步地，对所述多个车辆的轨迹信息进行密度聚类处理，得到至少一个轨迹类别，包括：对每一个车辆的轨迹信息进行平滑处理，得到平滑处理后的轨迹信息；对所有的平滑处理后的轨迹信息进行密度聚类处理，得到至少一个轨迹类别；或者，对所述多个车辆的轨迹信息进行密度聚类处理，得到至少一个轨迹类别；对每一个轨迹类别中的轨迹信息进行平滑处理，得到平本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车道线生成方法，其特征在于，包括：获取道路的车道线；获取道路的点云数据，并根据所述点云数据确定所述道路上的车道线的标记点集，其中，所述标记点集包括了至少一个标记点，所述至少一个标记点用于标记车道线；根据所述车道线的标记点集对所述车道线进行校准，得到校准后的车道线。

【技术特征摘要】
1.一种车道线生成方法，其特征在于，包括：获取道路的车道线；获取道路的点云数据，并根据所述点云数据确定所述道路上的车道线的标记点集，其中，所述标记点集包括了至少一个标记点，所述至少一个标记点用于标记车道线；根据所述车道线的标记点集对所述车道线进行校准，得到校准后的车道线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取道路的车道线，包括：获取所述道路的至少一种车道线分布信息，其中，所述至少一种车道线分布信息中的每一种车道线分布信息表征了所述道路上的车道线分布个数；和/或，获取根据轨迹信息所生成的Q条车道线，其中，Q为大于等于1的正整数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取道路的车道线，包括：获取多个车辆的轨迹信息；若所述多个车辆的轨迹信息所指示出的轨迹的数量小于预设阈值，则获取所述道路的路沿位置信息，并根据所述路沿位置信息确定所述道路的至少一种车道线分布信息；若所述数量大于等于预设阈值，则根据所述多个车辆的轨迹信息确定Q条车道线。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述数量小于预设阈值，则根据所述车道线的标记点集对所述车道线进行校准，得到校准后的车道线，包括：根据所述车道线的标记点集和所述至少一种车道线分布信息对所述车道线进行校准，得到校准后的车道线。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述车道线的标记点集和所述至少一种车道线分布信息对所述车道线进行校准，得到校准后的车道线，包括：对所述车道线的标记点集进行霍夫变换，得到N条直线，其中，N为大于1的正整数；根据所述N条直线和每一种所述车道线分布信息，确定待处理的车道线分布信息；根据所述车道线的标记点集，对所述待处理的车道线分布信息所指示的每一条车道线进行校准，得到校准后的每一条车道线。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述N条直线和每一种所述车道线分布信息，确定待处理的车道线分布信息，包括：对所述N条直线进行过滤处理，得到M条直线，其中，M为大于1且小于N的正整数；确定车道线分布信息的车道线个数的取值与M的取值相同的车道线分布信息，作为待处理的车道线分布信息。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述N条直线中的每一条直线具有参数值；对所述N条直线进行过滤处理，得到M条直线，包括：根据所述参数值对所述N条直线进行降序排序，得到排序后的N条直线；确定排序后的N条直线中的每一条直线与排序后的N条直线中的其他直线之间的距离值，将距离值小于预设距离值的其他直线进行消除，得到所述M条直线。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述车道线的标记点集，对所述待处理的车道线分布信息所指示的每一条车道线进行校准，得到校准后的每一条车道线，包括：将所述待处理的车道线分布信息所指示的每一条车道线，划分为多个车道点；根据所述车道线的标记点集，确定所述每一条车道线的每一个车道点对应的标记点；若每一个车道点具有对应的标记点，则将所述每一条车道线平移至每一个车道点对应的标记点所构成的线段的位置上，以得到校准后的每一条车道线。9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述数量大于等于预设阈值，则根据所述车道线的标记点集对所述车道线进行校准，得到校准后的车道线，包括：根据所述车道线的标记点集对所述Q条车道线中的每一条车道线进行校准，得到校准后的车道线。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，根据所述车道线的标记点集对所述Q条车道线中的每一条车道线进行校准，得到校准后的车道线，包括：将所述每一条车道线，划分为多个车道点；根据所述车道线的标记点集，确定所述每一条车道线的每一个车道点对应的标记点；若每一个车道点具有对应的标记点，则将所述每一条车道线平移至每一个车道点对应的标记点所构成的线段的位置上，以得到校准后的每一条车道线。11.根据权利要求8或10所述的方法，其特征在于，根据所述车道线的标记点集，确定所述每一条车道线的每一个车道点对应的标记点，包括：根据所述车道线的标记点集，在预设距离范围内确定所述每一个车道点对应的标记点；若确定所述每一个车道点对应的标记点的个数为多个，则获取所述每一个车道点对应的标记点的置信度；确定置信度最高的标记点，为所述每一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨光垚，侯瑞杰，沈莉霞，何雷，宋适宇，董芳芳，彭亮，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11