本申请是关于一种车道线的生成方法及相关装置。该方法包括：获取设定时间段内车辆行驶中采集的包含车道线的图像，以及获取所述设定时间段内车辆的地理位置信息数据；根据所述车辆的地理位置信息数据，生成车辆移动轨迹线；根据所述图像，生成车道线特征点集；根据所述车道线特征点集中每一个车道线特征点到所述车辆移动轨迹线的距离，将所述车道线特征点集划分为至少一个同一车道线特征点集；根据至少一个所述同一车道线特征点集，生成至少一条初始车道线。本申请提供的方案，能够生成高精地图所需的车道线。地图所需的车道线。地图所需的车道线。
【技术实现步骤摘要】
车道线的生成方法及相关装置
[0001]本申请涉及导航
，尤其涉及一种车道线的生成方法及相关装置。
技术介绍
[0002]高精地图是自动驾驶时代不可或缺的基础设施，车道线作为高精地图的基础要素，在高精地图生成过程中是转关重要的。
[0003]相关技术中，一般通过道路的激光点云数据生成高精地图，其主要依据不同物质的反射率差异，从激光点云中识别出车道线点云，进而基于车道线点云识别出车道线，或者通过人工在道路的激光点云数据中标定的方式生成车道线。
[0004]然而，利用激光点云的方法生成车道线，其成本太高，并且抗干扰能力差，容易出现误检。
技术实现思路
[0005]为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种车道线的生成方法及相关装置，能够基于车辆采集的视频数据和定位信号进行高精地图所需车道线的制作。
[0006]本申请第一方面提供一种车道线的生成方法，包括：获取设定时间段内车辆行驶中采集的包含车道线的图像，以及获取所述设定时间段内车辆的地理位置信息数据；根据所述车辆的地理位置信息数据，生成车辆移动轨迹线；根据所述图像，生成车道线特征点集；根据所述车道线特征点集中每一个车道线特征点到所述车辆移动轨迹线的距离，将所述车道线特征点集划分为至少一个同一车道线特征点集；根据至少一个所述同一车道线特征点集，生成至少一条初始车道线。
[0007]在一种实施方式中，所述根据至少一个所述同一车道线特征点集，生成至少一条初始车道线之后，还包括：选取其中一条所述初始车道线作为优选车道线；获取在所述设定时间段之后，车辆行驶中采集的包含车道线的后续图像；根据所述后续图像，生成后续车道线特征点集；根据所述后续车道线特征点集中每一个后续车道线特征点到所述优选车道线的距离，将所述后续车道线特征点集划分为原有车道线特征点集和/或至少一个新建车道线特征点集；将所述原有车道线特征点集中的属于同一车道线的特征点加入对应所述同一车道线特征点集中，构建成至少一个同一车道线更新特征点集；根据至少一个所述同一车道线更新特征点集，将原有的至少一条所述初始车道线，重新生成为至少一条后续车道线；根据至少一个所述新建车道线特征点集，生成至少一条新增车道线。
[0008]在一种实施方式中，所述车辆移动轨迹线包括车辆实际行驶轨迹段与车辆行驶轨迹延伸段。
[0009]在一种实施方式中，所述初始车道线包括实际初始车道线段与车道线延伸段。
[0010]在一种实施方式中，所述根据所述车道线特征点集中每一个车道线特征点到所述车辆移动轨迹线的距离，将所述车道线特征点集划分为至少一个同一车道线特征点集，包括：计算所述车道线特征点集中每一个车道线特征点到所述车辆移动轨迹线的最短距离，并作为第一计算距离；根据各所述第一计算距离，将所述车道线特征点集划分为至少一个同一车道线特征点集；其中，所述同一车道线特征点集中的任意两个特征点对应的所述第一计算距离的差值在第一预设偏差范围内。
[0011]在一种实施方式中，所述根据所述后续车道线特征点集中每一个后续车道线特征点到所述优选车道线的距离，将所述后续车道线特征点集划分为原有车道线特征点集和/或至少一个新建车道线特征点集，包括：计算所述后续车道线特征点集中每一个后续车道线特征点到所述优选车道线的最短距离，并作为第二计算距离；根据各所述第二计算距离，将所述后续车道线特征点集划分为原有车道线特征点集和/或至少一个新建车道线特征点集；其中，所述新建车道线特征点集中的任意两个特征点对应的所述第二计算距离的差值在第二预设偏差范围内。
[0012]在一种实施方式中，所述选取其中一条所述初始车道线作为优选车道线，包括：将每一条所述初始车道线按照预设评分规则进行评分，选取评分最高的一条所述初始车道线作为优选车道线。
[0013]本申请第二方面提供一种车道线的生成装置，包括：第一获取单元，用于获取设定时间段内车辆行驶中采集的包含车道线的图像，以及获取所述设定时间段内车辆的地理位置信息数据；第一生成单元，用于根据所述车辆的地理位置信息数据，生成车辆移动轨迹线；第二生成单元，用于根据所述图像，生成车道线特征点集；第一划分单元，用于根据所述车道线特征点集中每一个车道线特征点到所述车辆移动轨迹线的距离，将所述车道线特征点集划分为至少一个同一车道线特征点集；第三生成单元，用于根据至少一个所述同一车道线特征点集，生成至少一条初始车道线。
[0014]本申请第三方面提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
[0015]本申请第四方面提供一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
[0016]本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：本申请实施例提供的方法，根据车道线特征点集中每一个车道线特征点到车辆移
动轨迹线的距离，将车道线特征点集划分为至少一个同一车道线特征点集。从而使得同一车道线特征点集中的特征点属于同一条车道线上的特征点，实现了对车道线特征点集的可靠且有效的划分工作，并保障了根据同一车道线特征点集所生成的初始车道线的正确性，车道线的生成效率高且可靠性强。
[0017]进一步的，本申请实施例提供的方法，车辆移动轨迹线包括车辆实际行驶轨迹段与车辆行驶轨迹延伸段，以利于得到车道线特征点集中每一个车道线特征点到车辆移动轨迹线的距离，从而便于将车道线特征点集划分为至少一个同一车道线特征点集。
[0018]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0019]通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
[0020]图1是本申请实施例示出的车道线的生成方法的流程示意图；图2是本申请实施例示出的车道线的生成方法的另一流程示意图；图3是本申请实施例示出的车道线的生成装置的结构示意图；图4是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0021]下面将参照附图更详细地描述本申请的实施方式。虽然附图中显示了本申请的实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
[0022]在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0023]应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车道线的生成方法，其特征在于，包括：获取设定时间段内车辆行驶中采集的包含车道线的图像，以及获取所述设定时间段内车辆的地理位置信息数据；根据所述车辆的地理位置信息数据，生成车辆移动轨迹线；根据所述图像，生成车道线特征点集；根据所述车道线特征点集中每一个车道线特征点到所述车辆移动轨迹线的距离，将所述车道线特征点集划分为至少一个同一车道线特征点集；根据至少一个所述同一车道线特征点集，生成至少一条初始车道线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据至少一个所述同一车道线特征点集，生成至少一条初始车道线之后，还包括：选取其中一条所述初始车道线作为优选车道线；获取在所述设定时间段之后，车辆行驶中采集的包含车道线的后续图像；根据所述后续图像，生成后续车道线特征点集；根据所述后续车道线特征点集中每一个后续车道线特征点到所述优选车道线的距离，将所述后续车道线特征点集划分为原有车道线特征点集和/或至少一个新建车道线特征点集；将所述原有车道线特征点集中的属于同一车道线的特征点加入对应所述同一车道线特征点集中，构建成至少一个同一车道线更新特征点集；根据至少一个所述同一车道线更新特征点集，将原有的至少一条所述初始车道线，重新生成为至少一条后续车道线；根据至少一个所述新建车道线特征点集，生成至少一条新增车道线。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆移动轨迹线包括车辆实际行驶轨迹段与车辆行驶轨迹延伸段。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述初始车道线包括实际初始车道线段与车道线延伸段。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车道线特征点集中每一个车道线特征点到所述车辆移动轨迹线的距离，将所述车道线特征点集划分为至少一个同一车道线特征点集，包括：计算所述车道线特征点集中每一个车道线特征点到所述车辆移动轨迹线的最短距离，并作为第一计算距离；根据各所述第一计算距离，将所述车道线特征点集划分为至少一个同一车道线特征点集；其中，所述同一车...
【专利技术属性】
技术研发人员：单国航，朱磊，贾双成，李成军，
申请(专利权)人：智道网联科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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