车道线识别处理方法、设备、存储介质技术

本申请公开了一种车道线识别处理方法、设备、存储介质，其中，方法包括：根据当前车辆位置所在的车辆坐标系，对采集到的车道线点进行分组，并对每组车道线点分别进行拟合，分别得到对应的第一车道线；根据所述车道线点与所述第一车道线的距离，对所述车道线点进行校正分组，并对每个校正分组的车道线点进行拟合，分别得到拟合的校正车道线。本申请的车道线识别处理方法对车道线的拟合效果好、车道线识别精度高，有利于保障无人车的安全行驶。

【技术实现步骤摘要】
车道线识别处理方法、设备、存储介质
本申请涉及无人车
，尤其是一种车道线识别处理方法、设备、存储介质。
技术介绍
无人车技术包括车道线点检测、车道线识别和环境建模，车道线识别是环境建模的基础，车道线识别的识别能力是无人车安全行驶的重要影响因素之一。相关技术中，车道线识别方法包括根据车辆的当前位置，建立车辆坐标系，根据车辆坐标系中Y坐标轴的正负方向投影，对已检测出的车道线点进行分组，然后利用不同分组的车道线点分别拟合得到对应的车道线。然而，根据车辆坐标系对车道线点分组，利用不同分组的车道线点分别拟合得到对应的车道线，这存在车道线拟合效果不佳、车道线识别精度低、无法适用于实际环境中的复杂行驶场景、不利于保障无人车的安全行驶的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种车道线识别处理方法、设备、存储介质，用于解决现有的车道线识别方法存在的车道线拟合效果不佳、车道线识别精度低、无法适用于实际环境中的复杂行驶场景的问题。第一方面，本申请提供了一种车道线识别处理方法，包括：根据当前车辆位置所在的车辆坐标系，对采集到的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车道线识别处理方法，其特征在于，包括：/n根据当前车辆位置所在的车辆坐标系，对采集到的车道线点进行分组，并对每组车道线点分别进行拟合，分别得到对应的第一车道线；/n根据所述车道线点与所述第一车道线的距离，对所述车道线点进行校正分组，并对每个校正分组的车道线点进行拟合，分别得到拟合的校正车道线。/n

【技术特征摘要】
1.一种车道线识别处理方法，其特征在于，包括：
根据当前车辆位置所在的车辆坐标系，对采集到的车道线点进行分组，并对每组车道线点分别进行拟合，分别得到对应的第一车道线；
根据所述车道线点与所述第一车道线的距离，对所述车道线点进行校正分组，并对每个校正分组的车道线点进行拟合，分别得到拟合的校正车道线。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
重复以下步骤，直至满足校正迭代终止条件：
根据所述车道线点与前一次拟合得到的所述校正车道线的距离，对所述车道线点进行校正分组，并对每个校正分组的车道线点进行拟合，分别得到拟合的校正车道线。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述车道线点与前一次拟合得到的所述校正车道线的距离，对所述车道线点进行校正分组，包括：
将每一个所述车道线点划分至距离最近的所述校正车道线对应的校正分组中，得到与每一个所述校正车道线对应的校正分组。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将每一个所述车道线点划分至距离最近的所述校正车道线对应的校正分组中之后，还执行包括：
确定是否存在所述车道线点与每一个所述校正车道线的距离均大于第一预设阈值，若是，则将所述车道线点从所属的校正分组中去除。


5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述校正迭代终止条件包括以下任意一种或任意几种：
校正迭代次数达到预设次数；
最后一次迭代得到的所述校正车道线与对应的校正分组中的车道线点的平均距离小于第二预设阈值；
最后N次迭代中的每相邻两次迭代得到的车道线参数的差值的变化率小于第三预设阈值，其中，N为大于1的整数。


6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据车辆在至少一个时刻的行驶位置，确定与至少一个所述行驶位置对应的车道线的车道线参数；
根据与至少一个所述行驶位置对应的车道线的车道线参数，调节车辆的自动驾驶参数。


7.一种车道线识别处理装置，其特征在于，包括：
第一处理单元，用于根据当前车辆位置所在的车辆坐标系，对采集到的车道线点进行分组，并对每组车道线点分别进行拟合，分别得到对应的第一车道线；
第二处理单元，用于根据所述车道线点与所述第一车道线的距离，对所述车...

【专利技术属性】
技术研发人员：王智，潘勇，唐逸之，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11