一种基于多灭点的导航方法、电子设备和存储介质技术

本公开实施例涉及一种基于多灭点的导航方法、电子设备和存储介质，其中，导航方法包括：获取图像；检测所述图像中多个灭点的位置；基于多个灭点的位置确定车辆控制信息；基于所述车辆控制信息控制车辆行驶。本公开实施例中，通过检测图像中多个灭点的位置，进而确定车辆控制信息，从而控制车辆行驶，无需依赖高精度地图、道路信息和车道线信息，适应更多场景，并且对于复杂的弯道场景，基于多个灭点的位置可以更精细地控制车辆，模仿人类在遇到弯道时过弯的策略，避免跨过路牙等情况。

A navigation method, electronic equipment and storage medium based on multiple vanishing points

【技术实现步骤摘要】
一种基于多灭点的导航方法、电子设备和存储介质
本公开实施例涉及智能驾驶
，具体涉及一种基于多灭点的导航方法、电子设备和存储介质。
技术介绍
目前，智能驾驶领域中，导航方式主要分为两类：一类是基于高精度地图(HD-Map)的导航；另一类是相对导航(relativenavigation)。其中，基于高精度地图的导航至少存在如下问题：1、建图成本高，无法规模化扩大，并且当环境发生变化时，需要补图，造成资源浪费；2、定位时依赖视觉传感器和雷达的融合数据的准确性，对视觉传感器和雷达的标定和校准要求较高。3、对于特殊场景，例如机场、隧道等特征点少的场景，定位准确性较低。而相对导航主要采用车道线定位、模仿学习、追踪等方式导航，虽然不依赖高精度地图，但至少存在如下问题：1、对于特殊场景，例如堵车等车流量较高的场景，车道线定位易失效，且纵向里程难以计算。2、模仿学习需要专家行驶的先验信息，仅适用于园区、固定线路等场景，适用场景受限，无法用于未知道路。3、追踪导航在当前道路无前车时无法使用。上述对问题的发现过程的描述，仅用于辅助理解本公开的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
为了解决现有技术存在的至少一个问题，本公开的至少一个实施例提供了一种基于多灭点的导航方法、电子设备和存储介质。第一方面，本公开实施例提出一种基于多灭点的导航方法，所述方法包括：获取图像；检测所述图像中多个灭点的位置；基于所述多个灭点的位置确定车辆控制信息；基于所述车辆控制信息控制车辆行驶。第二方面，本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器和存储器；所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如第一方面所述方法的步骤。第三方面，本公开实施例还提出一种非暂态计算机可读存储介质，用于存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如第一方面所述方法的步骤。可见，本公开的至少一个实施例中，通过检测图像中多个灭点的位置，进而确定车辆控制信息，从而控制车辆行驶，无需依赖高精度地图、道路信息和车道线信息，适应更多场景，并且对于复杂的弯道场景，基于多个灭点的位置可以更精细地控制车辆，模仿人类在遇到弯道时过弯的策略，避免跨过路牙等情况。附图说明为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本公开实施例提供的一种智能驾驶车辆的示例性架构图；图2是本公开实施例提供的一种智能驾驶系统的示例性框图；图3是本公开实施例提供的一种导航模块的示例性框图；图4是本公开实施例提供的一种电子设备的示例性框图；图5是本公开实施例提供的一种基于多灭点的导航方法的示例性流程图；图6本公开实施例提供的一种分割网络的示例性结构图；图7是本公开实施例提供的一种多层图像分割结果的示意图；图8是本公开实施例提供的一种图像中灭点检测的流程示例图。具体实施方式为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，所描述的实施例是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本公开，而非对本公开的限定。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。本公开实施例提供了一种基于多灭点的导航方法、电子设备或存储介质，通过检测图像中多个灭点的位置，进而确定车辆控制信息，从而控制车辆行驶，无需依赖高精度地图、道路信息和车道线信息，适应更多场景，并且对于复杂的弯道场景，基于多个灭点的位置可以更精细地控制车辆，模仿人类在遇到弯道时过弯的策略，避免跨过路牙等情况。本公开实施例的方法可以应用于智能驾驶车辆，还可以应用于电子设备。所述智能驾驶车辆为搭载不同等级智能驾驶系统的车辆，智能驾驶系统例如包括：无人驾驶系统、辅助驾驶系统、驾驶辅助系统、高度自动驾驶系统、完全自动驾驶车辆等等。所述电子设备安装有智能驾驶系统，例如电子设备可用于测试智能驾驶算法，又例如电子设备可以为车载设备，在一些实施例中，电子设备还可以应用到其他领域。应当理解的是，本公开实施例的方法的应用场景仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以将本申请应用于其他类似情景。以下为了能够更清楚无误的阐述，本公开实施例以智能驾驶车辆为例对所述基于多灭点的导航方法、电子设备和存储介质进行说明。图1为本公开实施例提供的一种智能驾驶车辆的示例性整体架构图。如图1所示，智能驾驶车辆包括：传感器组、智能驾驶系统100、车辆底层执行系统以及其他可用于驱动车辆和控制车辆运行的部件，例如制动踏板、方向盘和油门踏板。传感器组，用于采集车辆外界环境的数据和探测车辆的位置数据。传感器组例如包括但不限于摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)和IMU(InertialMeasurementUnit，惯性测量单元)中的至少一个。在一些实施例中，传感器组，还用于采集车辆的动力学数据，传感器组例如还包括但不限于车轮转速传感器、速度传感器、加速度传感器、方向盘转角传感器、前轮转角传感器中的至少一个。智能驾驶系统100，用于获取传感器组的传感数据，其中，所述传感数据包括但不限于图像、视频、激光点云、毫米波、GPS信息、车辆状态等。在一些实施例中，智能驾驶系统100基于所述传感数据进行环境感知和车辆定位，生成感知信息和车辆位姿；智能驾驶系统100基于所述感知信息和车辆位姿进行规划和决策，生成规划和决策信息；智能驾驶系统100基于规划和决策信息生成车辆控制指令，并下发给车辆底层执行系统。在一些实施例中，智能驾驶系统100可以为软件系统、硬件系统或者软硬件结合的系统。例如，智能驾驶系统100是运行在操作系统上的软件系统，车载硬件系统是支持操作系统运行的硬件系统。在一些实施例中，智能驾驶系统100可以与云端服务器进行交互。在一些实施例中，智能驾驶系统100与云端服务器通过无线通讯网络(例如包括但不限于GPRS网络、Zigbee网络、Wifi网络、3G网络、4G网络、5G网络等无线通讯网络)进行交互。在一些实施例中，云端服务器用于与车辆进行交互。其中，所述云端服务器可以向车辆发送环境信息、定位信息、控制信息及车辆智能驾驶过程中需要的其他信息。在一些实施例中，所述云端服务器可以接收来自车端的传感数据、车辆状态信息、车辆行驶信息以及车辆请求的相关信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多灭点的导航方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取图像；/n检测所述图像中多个灭点的位置；/n基于所述多个灭点的位置确定车辆控制信息；/n基于所述车辆控制信息控制车辆行驶。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多灭点的导航方法，其特征在于，所述方法包括：
获取图像；
检测所述图像中多个灭点的位置；
基于所述多个灭点的位置确定车辆控制信息；
基于所述车辆控制信息控制车辆行驶。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测所述图像中多个灭点的位置，包括：
对所述图像进行预处理，得到预处理图像；
基于分割检测网络对所述预处理图像进行分割，得到多层图像分割结果；
基于所述多层图像分割结果，对所述预处理图像进行投影；
基于所述投影的极值确定多个灭点的位置。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分割检测网络包括：
特征提取网络，用于提取所述预处理图像的特征；
分割网络，用于基于所述特征分割所述预处理图像，得到多层图像分割结果。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多个灭点的位置确定车辆控制信息，包括：
获取多个灭点的位置与车辆控制信息的关联函数；
基于所述关联函数和所述多个灭点的位置确定车辆控制信息。

【专利技术属性】
技术研发人员：伍兴云，
申请(专利权)人：驭势科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32