自动驾驶车道变换的识别方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及一种自动驾驶车道变换的识别方法及装置。该方法包括：在目标时间段内拟合连续道路图片获取车道线表达；获取初始化道路图片，并建立初始化道路图片中的实际车道线和车道线表达式之间的对应关系；根据初始化道路图片中的实际车道线和车道线表达式之间的对应关系，识别第N张图片中的实际车道线；选取至少一条实际车道线，获取初始化道路图片对应至少一条实际车道线的第一车道线，获取第N张图片对应至少一条实际车道线的第N车道线，在相同图像坐标系下，计算第一实际车道线和第N车道线之间的位移差值，在位移差值符合预设位移差值的情况下，判断车辆发生变道。本申请提供的方案，能够准确识别自动驾驶车辆在行驶过程中的变道行为。中的变道行为。中的变道行为。

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶车道变换的识别方法及装置


[0001]本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及自动驾驶车道变换的识别方法及装置。

技术介绍

[0002]相关技术中，车道偏离预警(lanedeparturewarning，LDW)、车道保持辅助(lanekeepingassist，LKA)等诸多高级辅助驾驶和自动驾驶应用中，时刻检测车道线的变化至关重要。因此，需要很多摄像头拍摄的车道线数据判断自动驾驶车辆是否进行变道。
[0003]然而，自动驾驶车辆在识别变道过程中需要配备自动驾驶所需的地图，根据实时路况结合接收的车道线数据判断车辆是否变道，如果在自动驾驶过程中缺失当前路况的地图数据，那么无法准确判断车辆是否变道，并且也不能判断车辆变道的方向，从而容易影响运动路径规划，导致无法实现驾驶辅助功能。
[0004]因此，本申请提供一种自动驾驶车道变换的识别方法及装置，无需依赖自动驾驶行驶的地图信息，仅根据自动驾驶车辆接收的连续道路图片，就能准确识别自动驾驶车辆在自动驾驶过程中的变道行为。

技术实现思路

[0005]为解决或部分解决相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车道变换的识别方法，其特征在于，包括：在目标时间段内接收至少两张连续道路图片，所述连续道路图片包括当前接收的第N张图片，根据所述连续道路图片计算车道线表达式，所述车道线表达式用于表示所述连续道路图片中车道上的实际车道线；获取初始化道路图片，识别所述初始化道路图片中的实际车道线，并建立所述初始化道路图片中的实际车道线和所述车道线表达式之间的对应关系，所述初始化道路图片为所述连续道路图片在目标时间段内第一张符合预设标准的道路图片；根据所述初始化道路图片中的实际车道线和所述车道线表达式之间的对应关系，识别第N张图片中的实际车道线；选取至少一条实际车道线，获取所述初始化道路图片对应所述至少一条实际车道线的第一车道线，获取所述第N张图片对应所述至少一条实际车道线的第N车道线，在相同图像坐标系下，计算所述第一实际车道线和所述第N车道线之间的位移差值，在所述位移差值符合预设位移差值的情况下，判断所述车辆发生变道。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在目标时间段内接收至少两张连续道路图片，所述连续道路图片包括当前接收的第N张图片，根据所述连续道路图片计算车道线表达式，包括：对所述连续道路图片进行预处理，识别所述连续道路图片的车道线；识别每张道路图片中所述车道线相交的灭点，若所述车道线相交的灭点与所述车道线的距离超出第一预设范围，则删除所述道路图片的车道线；对所述识别后的车道线进行拟合，获取拟合后的车道线表达式。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取初始化道路图片，识别所述初始化道路图片中的实际车道线，包括：获取初始化道路图片中车道线相交的灭点；根据所述车道线表达式和所述车道线相交的灭点，识别所述初始化道路图片中的实际车道线，并将所述初始化道路图片中的实际车道线分为左车道线和右车道线。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立所述初始化道路图片中的实际车道线和所述车道线表达式之间的对应关系，包括：确定所述初始化道路图片中的实际车道线对应的车道线的斜率值；获取车道线表达式的斜率值；对比所述初始化道路图片中车道线斜率值和所述车道线表达式的斜率值，判断斜率差值最小的所述初始化道路图片中车道线和实际车道线之间有对应关系。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始化道路图片中的实际车道线和所述车道线表达式之间的对应关系，识别第N张图片中的实际车道线，包括：在所述连续道路图片中获取相邻道路图片中车道线斜率值差值，根据所述相邻道路中车道线值斜率差值，确定相邻道路图片中相同车道线的对应关系；根据所述初始化道路图片中的实际车道线和...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵飞翔，朱磊，李正旭，贾双成，
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：