一种车道级引导线提取方法及提取系统技术方案

本发明专利技术提供一种车道级引导线提取方法及提取系统，其中，提取方法包括：获取众包采集车采集的众包轨迹，对部分明显偏离道路面的轨迹进行过滤处理；根据车道边线数量或车道变化状况，对过滤后的轨迹进行分段，得到多个分段轨迹；对多个分段轨迹进行聚类分组，获取分属每一个车道内的轨迹；对分属于同一个车道内的分段轨迹进行拟合，提取出每一个车道内的车道分段引导线；对同一个车道内的多个车道分段引导线进行接续性融合处理，获取每一个车道内的车道引导线。本发明专利技术方案以众包轨迹为基础，历史轨迹表明了采集车如何安全的驶过车道，据此提取出来的车道引导线相较于车道中心线更加安全可靠。全可靠。全可靠。

【技术实现步骤摘要】
一种车道级引导线提取方法及提取系统


[0001]本专利技术涉及高精度地图制作领域，更具体地，涉及一种车道级引导线提取方法及提取系统。

技术介绍

[0002]目前众包高精度地图在自动驾驶领域的一个非常重要的运用便是为智驾车辆提供代表驾驶行为的车道引导线，辅助智驾车辆完成变道等场景下的自动驾驶。在众包模式下，采集车在感知道路面上印刷线和POI的过程中，同时会产生大量的轨迹，这些轨迹本身就是一个个驾驶行为的体现，而车道引导线就是从这些众包轨迹中提炼抽象出一个“老司机”的驾驶行为。
[0003]目前业界比较普遍的方式是直接以车道面的中心线作为车道引导线。但是在车道增减变化的场景下，中心线方式不能很好的表达车辆的变道行为，另外对于道路面最左或最右的外侧车道，附近存在绿化带或护栏时，车辆通常也不是行驶在车道的中央，而是会稍微偏向道路内侧方向行驶，与外侧边界留出一定的距离，比如大型卡车会担心绿化带中的树枝等对车辆造成损伤。在上述场景下，直接以车道中心线作为车道引导线明显是不合适的。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术中存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车道级引导线提取方法，其特征在于，包括：获取众包采集车采集的众包轨迹，对部分明显偏离道路面的轨迹进行过滤处理；根据车道边线数量或车道变化状况，对过滤后的轨迹进行分段，得到多个分段轨迹；对多个分段轨迹进行聚类分组，获取分属每一个车道内的轨迹；对分属于同一个车道内的分段轨迹进行拟合，提取出每一个车道内的车道分段引导线；对同一个车道内的多个车道分段引导线进行接续性融合处理，获取每一个车道内的车道引导线。2.根据权利要求1所述的车道级引导线提取方法，其特征在于，所述对部分明显偏离道路面的轨迹进行过滤处理，包括：结合轨迹的线性特征和道路的行驶方向特性，通过Frechet Distance计算轨迹间的相似度，并通过Mean Shift聚类算法对轨迹进行聚类处理，过滤部分明显偏离道路面的孤立轨迹；以及，通过约束Delaunay三角网，对外侧明显离群的轨迹进行剔除。3.根据权利要求1所述的车道级引导线提取方法，其特征在于，所述根据车道边线数量或车道变化状况，对过滤后的轨迹进行分段，得到多个分段轨迹，包括：通过轨迹宽度结合贝叶斯算法训练出车道数，根据车道边线数量或车道数变化状况，判断出车道数增减的变道区域；基于变道区域，将过滤后的轨迹进行初次打断；对于初次打断的轨迹中的较长轨迹，按照预设距离阈值进行再次打断，获取打断后的多个分段轨迹。4.根据权利要求1所述的车道级引导线提取方法，其特征在于，所述对多个分段轨迹进行聚类分组，获取分属于每一个车道内的轨迹，包括：根据车道边线或车道数，对多个分段轨迹进行聚类分组，将分段轨迹按照车道区分开来，获取分属于每一个车道内的分段轨迹；或者，根据轨迹自身体现的驾驶行为特性，对多个分段轨迹进行聚类分组。5.根据权利要求1所述的车道级引导线提取方法，其特征在于，所述对分属于同一个车道内的分段轨迹进行拟合，提取出每一个车道内的车道分段引导线，包括：利用最小二乘法对分属于同一个车道内的分段轨迹进行拟合，提...

【专利技术属性】
技术研发人员：覃飞杨，尹玉成，石涤文，蔡晨，刘奋，
申请(专利权)人：武汉中海庭数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：