车辆在车道中的横向定位方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆在车道中的横向定位方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：通过设置于车辆上的摄像头获取视觉图像，将所述视觉图像转换成俯视图像，并通过所述俯视图像检测车道线；通过设置于车辆斜前方的两个合成孔径雷达SAR分别获取SAR图像，通过所述SAR图像检测车道边沿；将所述俯视图像以及所述SAR图像进行融合，在融合图像中确定车道线和车道边沿的位置；基于所述融合图像中所述车道线的位置、所述车道边沿的位置以及车辆运动信息确定车辆的横向车道级定位。该方法需要的SAR数据量小，可以适用于全天候环境，可以提高检测精度，提高定位精度，计算量小且稳定可靠。

Lateral positioning method, device, equipment and storage medium of vehicle in Lane

【技术实现步骤摘要】
车辆在车道中的横向定位方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及信息融合
，尤其涉及一种车辆在车道中的横向定位方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
车道级横向定位是提高自动驾驶车辆安全性的必要手段，自动驾驶车辆可以获得的道路特征信息，障碍物检测与跟踪等，横向定位使得车辆能够准确知晓自己在当前车道中的位置，从而在车道的偏离预警、车辆辅助转向，自主导航等应用中非常关键。其中，现有技术中的横向定位方法是一种纯基于视觉系统的车道线检测，以实现横向定位，但是视觉系统对背景光线很敏感，并且视觉系统需要车道线的标识完整，格式统一；另一种是并不是纯视觉系统的横向定位方法，但是该方法对车道边沿的检测效果不佳，导致横向定位并不准确。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种车辆在车道中的横向定位方法、装置、设备及存储介质，可以提高检测精度，提高定位精度，计算量小且稳定可靠。第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆在车道中的横向定位方法，该方法包括：通过设置于车辆上的摄像头获取视觉图像，将所述视觉图像转换成俯视图像，并通过所述俯视图像检测车道线；通过设置于车辆斜前方的两个合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)分别获取SAR图像，通过所述SAR图像检测车道边沿；将所述俯视图像以及所述SAR图像进行融合，在融合图像中确定车道线和车道边沿的位置；基于所述融合图像中所述车道线的位置、所述车道边沿的位置以及车辆运动信息确定车辆的横向车道级定位。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种车辆在车道中的横向定位装置，该装置包括：车道线检测模块，用于通过设置于车辆上的摄像头获取视觉图像，将所述视觉图像转换成俯视图像，并通过所述俯视图像检测车道线；车道边沿检测模块，用于通过设置于车辆斜前方的两个合成孔径雷达SAR分别获取SAR图像，通过所述SAR图像检测车道边沿；融合模块，用于将所述俯视图像以及所述SAR图像进行融合，在融合图像中确定车道线和车道边沿的位置；车道级定位模块，用于基于所述融合图像中所述车道线的位置、所述车道边沿的位置以及车辆运动信息确定车辆的横向车道级定位。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种车辆横向定位设备，该设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术任意实施例所述的一种车辆在车道中的横向定位方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术任意实施例所述的一种车辆在车道中的横向定位方法。本专利技术通过设置于车辆上的摄像头获取视觉图像，将视觉图像转换成俯视图像，并通过俯视图像检测车道线；通过设置于车辆斜前方的两个合成孔径雷达SAR分别获取SAR图像，通过SAR图像检测车道边沿；将俯视图像以及SAR图像进行融合，在融合图像中确定车道线和车道边沿的位置；基于融合图像中车道线的位置、车道边沿的位置以及车辆运动信息确定车辆的横向车道级定位，解决了车辆在车道中的横向定位问题，实现了需要的SAR数据量小，可以适用于全天候环境，检测精度高，定位精度高，计算量小且稳定可靠的效果。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种车辆在车道中的横向定位方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种车辆在车道中的横向定位方法中SAR和摄像头的安装以及几何关系示意图；图3是本专利技术实施例提供的一种车辆在车道中的横向定位方法的融合图像示意图；图4是本专利技术实施例提供的一种车辆在车道中的横向定位和道路感知方法的流程图；图5是本专利技术实施例提供的一种车辆在车道中的横向定位和道路感知方法的框架图；图6是本专利技术实施例提供的一种车辆在车道中的横向定位装置的结构示意图；图7是本专利技术实施例提供的一种车辆横向定位设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。图1是本专利技术实施例提供一种车辆在车道中的横向定位方法的流程图，图2是本专利技术实施例提供的一种车辆在车道中的横向定位方法中SAR和摄像头的安装以及几何关系示意图，本实施例可适用于车辆在自动驾驶时确认所在车道的情况，该方法可以由车辆在车道中的横向定位装置来执行，该装置可以通过软件，和/或硬件的方式实现，所述装置可以集成在车辆中的处理器中，如图1所示，该方法具体包括：S110、通过设置于车辆上的摄像头获取视觉图像，将视觉图像转换成俯视图像，并通过俯视图像检测车道线；其中，如图2所示，摄像头220可以安装在车辆200的前挡风玻璃的后方，此处安装位置最高，可以实现更大视觉的观测车道线情况，而不易被绿化带、路障等物体的倒影遮挡。摄像头220可以采用单目摄像头，可以通过原视频进行反透视变换，将获取的视觉图像转变为俯视图像270，可以通过对俯视图像270进行灰度变换、滤波、去除自然噪声，再通过边缘检测，筛选出对形状感兴趣的区域，利用霍夫变换进行直线检测，根据直线位置进行车道推测判断检测到的直线是不是车道线240，最终实现通过俯视图像270检测出车道线240。S120、通过设置于车辆斜前方的两个合成孔径雷达SAR分别获取SAR图像，通过SAR图像检测车道边沿；其中，如图2所示，SAR210可以安装在车辆200斜前方，可以在车辆200的两个斜前方各安装一个SAR210，SAR210产生的毫米波可以是具有一定角度的对道路进行扫描，可以获得图像260，由于角度是可以变化的，且车辆是在运动的，SAR210获得的图像260可以最终生成SAR图像280，通过SAR图像280检测车道边沿230。在本专利技术实施例的一个实施方式中，可选的，通过SAR图像检测车道边沿，可以包括：将SAR图像进行二值化，并进行去燥处理；记录处理后的SAR图像中离车辆最近的障碍物的点；将离车辆最近的障碍物的点进行直线拟合，将拟合直线作为车道的边沿。其中，可以对得到的车辆两侧的SAR图像进行二值化处理，可以利用形态学进行去噪处理。如图2所示，可以记录处理后的SAR图像280中离车辆200最近的障碍物的点。将这些点进行直线拟合，得到车道边沿230。S130、将俯视图像以及SAR图像进行融合，在融合图像中确定车道线和车道边沿的位置；在本专利技术实施例的一个实施方式中，可选的，将俯视图像以及SAR图像进行融合，包括：将SAR图像转换到俯视图像所在的坐标系中，将转换得到的图像与俯视图像进行融合。其中，如图2所示，两个SAR210的照射范围与摄像头220的视场有重叠，但摄像头220视场中心即车辆200的正前方没有交集。因此，在摄像头220和SAR210安装后，可以先进行标定，明确摄像头220和SAR210的安装位置，并确定摄像头220的视场以及SAR210的照本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆在车道中的横向定位方法，其特征在于，包括：/n通过设置于车辆上的摄像头获取视觉图像，将所述视觉图像转换成俯视图像，并通过所述俯视图像检测车道线；/n通过设置于车辆斜前方的两个合成孔径雷达SAR分别获取SAR图像，通过所述SAR图像检测车道边沿；/n将所述俯视图像以及所述SAR图像进行融合，在融合图像中确定车道线和车道边沿的位置；/n基于所述融合图像中所述车道线的位置、所述车道边沿的位置以及车辆运动信息确定车辆的横向车道级定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆在车道中的横向定位方法，其特征在于，包括：
通过设置于车辆上的摄像头获取视觉图像，将所述视觉图像转换成俯视图像，并通过所述俯视图像检测车道线；
通过设置于车辆斜前方的两个合成孔径雷达SAR分别获取SAR图像，通过所述SAR图像检测车道边沿；
将所述俯视图像以及所述SAR图像进行融合，在融合图像中确定车道线和车道边沿的位置；
基于所述融合图像中所述车道线的位置、所述车道边沿的位置以及车辆运动信息确定车辆的横向车道级定位。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
基于所述融合图像进行路口检测以及动静目标识别。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合图像中所述车道线的位置、所述车道边沿的位置以及车辆运动信息确定车辆的横向车道级定位，包括：
基于所述融合图像中车道边沿的位置以及车辆的转角信息确定车道总宽度；
基于所述车道总宽度、所述车道线的位置以及车辆定位信息确定车辆的横向车道级定位。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合图像中车道边沿的位置以及车辆的转角信息确定车道总宽度，包括：
分别记录所述融合图像最近端与对应车道单侧路沿的位置之间的目标距离，基于所述目标距离、以及两个所述SAR之间的横向距离和设定盲区距离之和确定待定车道总宽度；
基于所述待定车道总宽度和车辆的转角信息确定车道总宽度；
其中，所述融合图像的最近端为所述融合图像距离所述SAR最近的一端。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述SAR图像检测车道边沿，包括：
将所述SAR图像进行二值化，并进行去噪处理；
记录处理后的所述SAR图像中离车辆最近的障碍物的点；
将离车辆最...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐侃，
申请(专利权)人：北京行易道科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11