一种车道线提取方法、装置、车辆及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车道线提取方法、装置、车辆及存储介质。该方法包括：获取车辆的当前位置点和高精地图数据，所述高精地图数据包括车道线数据和车辆的规划路径数据；基于所述当前位置点和所述规划路径数据，从所述车道线数据中提取所述车辆所在车道前方设定车道线长度内的目标车道线数据；对所述目标车道线数据进行曲线拟合得到车道线。通过本发明专利技术的技术方案，能够基于高精地图提取车道线，解决传统的通过图像采集设备识别地面上的车道线的方法，受天气、地面光线反射和车道线磨损程度的约束，车道线识别准确度不高的问题，能够单独使用或与传统的车道线识别方法结合使用，实现减少车道线识别的约束条件、提高车道线的识别准确率的效果。确率的效果。确率的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种车道线提取方法、装置、车辆及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及车道线检测
，尤其涉及一种车道线提取方法、装置、车辆及存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，自动驾驶技术得到快速发展。在自动驾驶领域车辆自动采集环境信息并根据环境信息自动行驶，车道线检测是自动驾驶车辆中必不可少的基础功能。
[0003]目前，基于机器视觉的车道线识别系统主要是通过安装在车辆前方的摄像头等图像传感器采集前方道路图像，对图像进行车道线的识别和提取。在车道线识别的过程中，受天气、地面光线反射或者车道线磨损程度大等原因的影响，图像传感器所采集到的车道线图像出现车道线残缺的问题较为严重，从而验证影响了车道线识别的准确度。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种车道线提取方法、装置、车辆及存储介质，以实现能够基于高精地图提取车道线，解决传统的通过图像采集设备识别地面上的车道线的方法，受天气、地面光线反射和车道线磨损程度的约束，车道线识别准确度不高的问题，能够单独使用或与传统的车道线识别方法结合使用，减少车道线识别的约束条件、提高车道线的识别准确率。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种车道线提取方法，包括：
[0006]获取车辆的当前位置点和高精地图数据，所述高精地图数据包括车道线数据和车辆的规划路径数据；
[0007]基于所述当前位置点和所述规划路径数据，从所述车道线数据中提取所述车辆所在车道前方设定车道线长度内的目标车道线数据；
[0008]对所述目标车道线数据进行曲线拟合得到车道线。
[0009]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种车道线提取装置，该装置包括：
[0010]获取模块，用于获取车辆的当前位置点和高精地图数据，高精地图数据包括车道线数据和车辆的规划路径数据；
[0011]提取模块，用于基于所述当前位置点和所述规划路径数据，从所述高精地图数据的车道线数据中提取所述车辆所在车道前方设定车道线长度内的目标车道线数据；
[0012]拟合模块，用于对所述目标车道线数据进行曲线拟合得到车道线。
[0013]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种车辆，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术实施例中任一所述的车道线提取方法。
[0014]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例中任一所述的车道线提取方法。
[0015]本专利技术实施例通过获取车辆的当前位置点和高精地图数据，所述高精地图数据包括车道线数据和车辆的规划路径数据；基于所述当前位置点和所述规划路径数据，从所述车道线数据中提取所述车辆所在车道前方设定车道线长度内的目标车道线数据；对所述目标车道线数据进行曲线拟合得到车道线，能够基于高精地图提取车道线，解决传统的通过图像采集设备识别地面上的车道线的方法，受天气、地面光线反射和车道线磨损程度的约束，车道线识别准确度不高的问题，能够单独使用或与传统的车道线识别方法结合使用，实现减少车道线识别的约束条件、提高车道线的识别准确率的效果。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0017]图1是本专利技术实施例一中的一种车道线提取方法的流程图；
[0018]图2是本专利技术实施例二中的一种车道线提取方法的流程图；
[0019]图3是本专利技术实施例三中的一种车道线提取装置的结构示意图；
[0020]图4是本专利技术实施例四中的一种车辆的结构示意图。
具体实施方式
[0021]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0022]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0023]实施例一
[0024]图1为本专利技术实施例一提供的一种车道线提取方法的流程图，本实施例可适用于基于高精地图提取车道线的情况，该方法可以由本专利技术实施例中的车道线提取装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现。
[0025]如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
[0026]S110，获取车辆的当前位置点和高精地图数据，高精地图数据包括车道线数据和车辆的规划路径数据。
[0027]高精地图是指高精度、精细化定义的地图，其精度可达到分米级能够区分各个车道。精细化定义是指高精地图采用格式化的存储方式交通场景中的各种交通要素，也就是高精地图数据可以包括传统地图的道路网数据、车道网络数据、车道线数据以及交通标志等数据。在车辆在高精地图中基于车辆的当前位置点、车辆将要达到的目的地以及道路环境信息确定规划路径后，高精地图数据中还包括车辆的规划路径数据，用于表示高精地图中车辆的规划路径对应的车道。
[0028]需要说明的，在高精地图中，高精地图数据的格式化存储方式具体为：基于车道直
行长度、分流、合并、曲率等变化情况，将车道线数据以图层的方式存储在高精地图中，并为每个图层中的车道分配车道标识号。
[0029]示例性的，将长度为1000米的直行车道的0
‑
500米和500米
‑
1000米车道数据，分别存储在车道标识号为R01和R02的车道图层中；将R02车道右侧长度为400米的右转车道存储在车道标识号为R03的车道图层中，将R02车道左侧长度为300米的左转车道存储在车道标识号为R04的车道图层中。高精地图中还存储有车道线图层，用于存储车道两侧的车道线数据。
[0030]其中，高精地图数据包括车道线数据和车辆的规划路径数据，车道线数据为车道的边界线上的边界点构成的序列，规划路径数据为车辆规划轨迹点构成的序列。车辆的当前位置点为车辆在高精地图中的二维位置坐标。具体的，可以采用现有的任意方法确定车辆当前位置点和规划路径，本专利技术对此不设限制。
[0031]S120，基于当前位置点和规划路径数据，从高精地图数据的车道线数据中提取车辆所在车道前方设定车道线长度内的目标车道线数据。
[0032]其中，目标车道线数据是从高精地图数据的车道线数据中所提取的设定车道线长度内的车道的边界线上的边界点构成的序列。
[0033]其中，设定车道线长度为每个周期时间内所要提取车道线的长度，可以根据道本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车道线提取方法，其特征在于，包括：获取车辆的当前位置点和高精地图数据，所述高精地图数据包括车道线数据和车辆的规划路径数据；基于所述当前位置点和所述规划路径数据，从所述车道线数据中提取所述车辆所在车道前方设定车道线长度内的目标车道线数据；对所述目标车道线数据进行曲线拟合得到车道线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前位置点和所述规划路径数据，从所述车道线数据中提取所述车辆所在车道前方设定车道线长度内的目标车道线数据，包括：从所述车道线数据中提取当前车道线图层数据，所述当前车道线图层数据是基于所述当前位置点和所述规划路径数据所确定的当前车道对应的车道线图层数据；将所述当前位置点与所述当前车道线图层数据中的终止位置点之间的距离确定为当前车道线长度；若所述当前车道线长度大于或等于所述设定车道线长度，则从所述当前车道线图层数据中获取长度为所述设定车道线长度的第一当前车道线数据，将所述第一当前车道线数据确定为所述目标车道线数据；若所述当前车道线长度小于所述设定车道线长度，则基于所述当前位置点和所述规划路径数据确定所述车辆的预测车道，判断所述预测车道对应的预测车道标识号是否为空，基于判断结果从所述车道线数据中获取所述目标车道线数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从所述当前车道线图层数据获取所述设定车道线长度对应的当前车道线数据，包括：确定所述当前车道线图层数据中所述当前位置点对应的投影点，所述投影点为所述当前位置点投影到当前车道边界线上的边界点；获取所述当前车道线图层数据中以所述投影点起，长度为所述设定车道线长度的当前车道边界线所包含的边界点；将所述边界点构成的序列确定为所述第一当前车道线数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于判断结果从所述车道线数据中获取所述目标车道线数据，包括：若判断结果为所述预测车道标识号为空，则从所述当前车道线图层数据中获取长度为所述当前车道线长度的第二当前车道线数据，将所述第二当前车道线数据确定为所述目标车道线数据；若判断结果为所述预测车道标识号不为空，则从所述车道线数据中提取所述预测车道对应的预测车道线图层数据；确定所述预测车道线图层数据对应的预测车道线长度，基于所述预测车道线长度和所述当前车道线长度从所述预测车道线图层数据中获取所述目标车道线数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述预测车道线长度和所述当前车道线长度从所述预测车道线图层数据中获取所述目标车道线数据，包括：判断所述预测车道线长度和所述当前车道线长度之和是否小于所述设定车道线长度；若所述预测车道线长度和所述当前车道线长度之和大于...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈丹丹，崔茂源，孙连明，厉健峰，谭明伟，姜云鹏，宋林桓，刘洋，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：