【技术实现步骤摘要】
一种车道线优化方法、装置及存储介质
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种车道线优化方法、装置及存储介质。
技术介绍
自动驾驶中的高精度地图制作是实现自动驾驶中的必要前提，在当前大数据应用的环境下，众包更新进行高精度地图制作将成为后续主要发展方向。由于众包数据中车道线精度不一，为精度要求要达到自动驾驶的标准，需要对车道线进行优化。目前，针对众包采集的的车道线数据，通常会基于相机参数或以交通标志为参考物，通过既定的优化算法对车道线进行优化或重构，此方法可以较好的对车道线进行优化重绘，但对于由众包车采集得到大量车道线数据，现有的优化算法难以满足速度要求，优化处理效率较低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种车道线优化方法、装置及存储介质，以解决现有优化算法获取并优化车道线效率较低的问题。在本专利技术实施例的第一方面，提供了一种车道线优化方法，包括：获取原始车道线，对所述原始车道线参数化，并分别建立所述原始车道线的前差分、后差分及中心差分的差分模型；将所述差分模...
【技术保护点】
1.一种车道线优化方法，其特征在于，包括：/n获取原始车道线，对所述原始车道线参数化，并分别建立所述原始车道线的前差分、后差分及中心差分的差分模型；/n将所述差分模型代入泰勒公式中，求取车道线的观测方程；/n基于车道线前后位置的观测方程通过BA图优化算法优化车道线参数。/n
【技术特征摘要】
1.一种车道线优化方法，其特征在于，包括：
获取原始车道线，对所述原始车道线参数化，并分别建立所述原始车道线的前差分、后差分及中心差分的差分模型；
将所述差分模型代入泰勒公式中，求取车道线的观测方程；
基于车道线前后位置的观测方程通过BA图优化算法优化车道线参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取原始车道线，对所述原始车道线参数化还包括：。
对所述原始车道线分类并序列化，得到具有预定顺序的原始车道线。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始车道线参数化，并分别建立所述原始车道线的前差分、后差分及中心差分的差分模型包括：
分别设定k-1时车道线位置为(xk-1,yk-1)、设定k时车道线位置为(xk,yk)、设定k+1时车道线位置为(xk+1,yk+1)；
根据k到k+1时刻的车道线位置变化，建立n阶前差分模型为：
根据k到k-1时刻的车道线位置变化，建立n阶后差分模型为：
根据k-1到k+1时刻的车道线位置变化，建立n阶中心差分模型为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于车道线前后位置的观测值通过BA图优化算法优化车道线参数包括：
根据当前车道线采集位置对下一车道线采集位置的观测，建立观测方程；
通过BA图优化算法建立图优化模型后，通过非线性最小二乘法得到优化参数变量。
5.一种车道线优化装置，其特征在于，包括：
构建模块，用于获取原始车道线，对所述原始车道线参数化，并分别建立所述原始车道线的前差分、后差分及中心差分的差分模型；
计算模块，用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹玉成，赵彦植，朱紫威，罗跃军，
申请(专利权)人：武汉中海庭数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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