【技术实现步骤摘要】
障碍物所在车道的确定方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及自动驾驶
，特别涉及一种障碍物所在车道的确定方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
车辆以自动驾驶模式在高速公路等环境中行驶时，通常会对行驶方向区域实时进行障碍物的检测识别，确定出障碍物所在车道，进而控制车辆绕开障碍物行驶。但是，基于现有方法在确定障碍物所在车道时往往会存在所确定的障碍物所在车道的准确度差、误差大的技术问题。针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种障碍物所在车道的确定方法、装置、电子设备和存储介质，以解决现有方法中存在的所确定的障碍物所在车道准确度差、误差大的技术问题，达到提高确定障碍物所在车道的准确度，能够实现在较远的距离精准地识别并确定出障碍物所在的车道的技术效果。本申请实施例提供了一种障碍物所在车道的确定方法，包括：获取待测的范围区域的图像数据，和地图数据；对所述图像数据进行障碍物检测，并在确定所述图像数据中存在障碍物的情况下，分别确...
【技术保护点】
1.一种障碍物所在车道的确定方法，其特征在于，包括：/n获取待测的范围区域的图像数据，和地图数据；/n对所述图像数据进行障碍物检测，并在确定所述图像数据中存在障碍物的情况下，分别确定出图像数据中的车道线，和地图数据中的车道线；/n根据图像数据中的车道线，和地图数据中的车道线，确定出地图数据对应到图像数据的投射转换参数；/n根据所述投射转换参数，将所述地图数据投射到所述图像数据中，得到投射处理后的图像数据；/n根据所述投射处理后的图像数据，确定出障碍物所在的车道。/n
【技术特征摘要】
1.一种障碍物所在车道的确定方法，其特征在于，包括：
获取待测的范围区域的图像数据，和地图数据；
对所述图像数据进行障碍物检测，并在确定所述图像数据中存在障碍物的情况下，分别确定出图像数据中的车道线，和地图数据中的车道线；
根据图像数据中的车道线，和地图数据中的车道线，确定出地图数据对应到图像数据的投射转换参数；
根据所述投射转换参数，将所述地图数据投射到所述图像数据中，得到投射处理后的图像数据；
根据所述投射处理后的图像数据，确定出障碍物所在的车道。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述图像数据进行障碍物检测，包括：
通过预设的障碍物检测模型对所述图像数据进行障碍物检测，以确定出所述图像数据中是否存在障碍物。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定图像数据中的车道线，包括：
通过车道检测模型对所述图像数据进行处理，得到图像数据中表征车道线的多个像素单元；
对所述多个像素单元进行聚类处理，得到多个连通域，其中，所述多个连通域中的各个连通域中分别包含有一个或多个像素单元；
根据所述多个连通域，通过聚类处理，确定出对应的车道线实例，并将所述车道线实例确定为所述图像数据中的车道线。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据图像数据中的车道线，和地图数据中的车道线，确定出地图数据对应到图像数据的投射转换参数，包括：
从所述图像数据中的车道线，和所述地图数据中的车道线中，确定出相互对应的车道线，建立车道线组；
确定出车道线组中的车道线的图像坐标数据，和地图坐标数据；
根据所述车道线组中的车道线的图像坐标数据，和地图坐标数据，通过对车道线组中的车道线进行关联对齐处理，确定出地图数据对应到图像数据的投射转换参数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述投射转换参数，将所述地图数据投射到所述图像数据中，得到投射处理后的图像数据，包括：
根据以下公式，将所述地图数据投射到所述图像数据中：
其中，p表示为从地图数据中投射到图像数据中对应点的图像坐标数据，PW表示为地图数据中任意一点的地图坐标数据，表示为投射转换参数，z表示为相机坐标系下的深度值，K...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑京森，崔迪潇，戚晓林，
申请(专利权)人：苏州智加科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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