【技术实现步骤摘要】
车道级轨迹数据的生成方法及设备
本专利技术实施例涉及无人驾驶
,尤其涉及一种车道级轨迹数据的生成方法及设备。
技术介绍
近年来,无人驾驶汽车受到各界前所未有的重视,无人驾驶技术是对人类驾驶员在长期驾驶实践中,对“环境感知—决策与规划—控制与执行”过程的理解、学习和记忆的物化,无人驾驶汽车是一个复杂的、软硬件结合的智能自动化系统。车辆行驶轨迹是智能车行驶过程中,在道路上真实的行驶位置。在无人驾驶领域,获取更高精度的车辆行驶轨迹是保证行驶安全的重要保障。现有技术中,可以采用不同的函数(例如B样条函数、多项式函数、正弦函数等)进行轨迹模拟,得到车辆行驶轨迹。然而,上述方案获得的车辆行驶轨迹仅能达到道路级的精度,无法满足当前对无人驾驶的安全性需求。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种车道级轨迹数据的生成方法及设备,以提高车辆行驶轨迹的精度,进而提高车辆行驶的安全性。第一方面,本专利技术实施例提供一种车道级轨迹数据的生成方法,包括:获取车辆定位数据和实测车道标线数据;将所述车辆定位数据与地图数据进行匹配,得到所述地图数据中的目标路线;将所述实测车道标线数据与所述目标路线的车道标线数据进行匹配,得到目标车道信息;根据所述目标车道信息,对所述车辆定位数据进行修正,得到修正后的车辆定位数据;根据所述修正后的车辆定位数据,确定车道级轨迹数据。在一种可能的设计中,所述将所述车辆定位数据与地图数据进行匹配,得到所述地图数据中的目标路线,包括:从所 ...
【技术保护点】
1.一种车道级轨迹数据的生成方法,其特征在于,包括:/n获取车辆定位数据和实测车道标线数据;/n将所述车辆定位数据与地图数据进行匹配,得到所述地图数据中的目标路线;/n将所述实测车道标线数据与所述目标路线的车道标线数据进行匹配,得到目标车道信息;/n根据所述目标车道信息,对所述车辆定位数据进行修正,得到修正后的车辆定位数据;/n根据所述修正后的车辆定位数据,确定车道级轨迹数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种车道级轨迹数据的生成方法,其特征在于,包括:
获取车辆定位数据和实测车道标线数据;
将所述车辆定位数据与地图数据进行匹配,得到所述地图数据中的目标路线;
将所述实测车道标线数据与所述目标路线的车道标线数据进行匹配,得到目标车道信息;
根据所述目标车道信息,对所述车辆定位数据进行修正,得到修正后的车辆定位数据;
根据所述修正后的车辆定位数据,确定车道级轨迹数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述车辆定位数据与地图数据进行匹配,得到所述地图数据中的目标路线,包括:
从所述地图数据中提取多个第一子路线,将多个所述第一子路线构成第一子路线集合;
从所述第一子路线集合中,根据所述第一子路线与所述车辆定位数据对应路线之间的距离确定与所述车辆定位数据匹配的目标路线;所述目标路线包括至少一条所述第一子路线。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述地图数据中提取多个第一子路线,将多个所述第一子路线构成第一子路线集合,包括:
根据所述车辆定位数据的坐标信息,确定在所述地图数据中的搜索区域;
根据所述搜索区域在所述地图数据中查找与所述搜索区域相交的多个第一子路线,并将多个所述第一子路线构成第一子路线集合。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述第一子路线集合中,根据所述第一子路线与所述车辆定位数据对应路线之间的距离确定与所述车辆定位数据匹配的目标路线,包括:
根据所述第一子路线与所述车辆定位数据对应路线之间的距离,从所述第一子路线集合中筛选获得第二子路线集合;
根据所述第二子路线集合中各第二子路线之间的首尾连接关系,得到多个第二子路线串;
针对每个第二子路线串,计算所述第二子路线串对应路线与所述车辆定位数据对应路线之间的第二距离;
将各所述第二距离中的最小距离对应的第二子路线串作为所述地图数据中的目标路线。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述从所述第一子路线集合中,确定与所述车辆定位数据匹配的目标路线,包括:
针对所述第一子路线集合中的每条第一子路线,计算所述第一子路线与所述车辆定位数据对应路线之间的第一距离,若所述第一距离小于第一预设距离,则将所述第一子路线作为第二子路线,加入所述第二子路线集合。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二子路线集合中各第二子路线之间的首尾连接关系,得到多个第二子路线串,包括:
查找所述第二子路线集合中各第二子路线的开始节点,构成开始节点集合;
针对所述开始节点集合中的...
【专利技术属性】
技术研发人员:范争光,王辉,付兵杰,宋向勃,李鹏航,
申请(专利权)人:武汉四维图新科技有限公司,
类型:发明
国别省市:湖北;42
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