车道线生成方法及装置、计算机可读存储介质、终端制造方法及图纸

一种车道线生成方法及装置、计算机可读存储介质、终端，所述方法包括：对场景点云数据的一部分进行平面拟合，以得到路面函数；在所述场景点云数据中提取与所述路面函数表示的平面之间的距离小于等于预设距离的点，以得到路面点云数据；将所述路面点云数据的至少一部分划分为多个体素；根据车辆前进方向，在垂直于所述前进方向的多个平面上，按照预设顺序依次确定相邻两个体素的高度差值，每当所述高度差值大于预设阈值时，将高度值较大的体素内的至少一部分点作为边界特征点；根据所述边界特征点，生成所述车道线。本发明专利技术能够在车辆行驶过程中，实时、精准地检测车道的边界，并自动生成准确、稳定的车道线。稳定的车道线。稳定的车道线。

【技术实现步骤摘要】
车道线生成方法及装置、计算机可读存储介质、终端


[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及一种车道线生成方法及装置、计算机可读存储介质、终端。

技术介绍

[0002]在自动驾驶领域，车道线是无人驾驶车辆行驶过程中的重要基础，如何检测车道的边界并生成车道线成为一个很重要的研究课题。
[0003]在现有技术中，往往采用车道线识别方式来构建车道线地图，例如，通过摄像头等图像传感器识别车辆行驶的路面车道线，但这种方式易受光线、障碍物等因素的影响，比如在光线很暗的隧道、障碍物多的施工路段等复杂场景中，可能无法得到准确的车道线；或者，现有技术采用预先构建离线车道线地图的方法，但此种方式仍依赖于车辆所处的具体场景，比如在信号较差的路段，车辆在自动驾驶时的定位与预先构建的离线车道线地图之间存在误差，可能导致车辆无法正常安全地行驶。
[0004]因此，亟需一种车道线生成方法，能够在车辆行驶过程中，实时、准确地检测车道的边界，并自动生成准确、稳定的车道线。

技术实现思路

[0005]本专利技术实现的目的之一是提供一种车道线生成方法及装置、计算机可读存储介质、终端，能够在车辆行驶过程中，实时、准确地检测车道的边界，并自动生成车道线。
[0006]为实现上述目的，本专利技术实施例提供一种车道线生成方法，包括以下步骤：对场景点云数据的一部分进行平面拟合，以得到路面函数；在所述场景点云数据中提取与所述路面函数表示的平面之间的距离小于等于预设距离的点，以得到路面点云数据；将所述路面点云数据的至少一部分划分为多个体素；根据车辆前进方向，在垂直于所述前进方向的多个平面上，按照预设顺序依次确定相邻两个体素的高度差值，每当所述高度差值大于预设阈值时，将高度值较大的体素内的至少一部分点作为边界特征点；根据所述边界特征点，生成所述车道线。
[0007]可选的，在对场景点云数据的一部分进行平面拟合之前，所述方法还包括：采集预设区域范围内的场景点云数据；根据所述场景点云数据中各个点的坐标，将所述场景点云数据划分为多个点云分区；对于所述多个点云分区中的每个点云分区，确定所述点云分区的路面种子点云，以得到多个路面种子点云；将所述多个路面种子点云的合集作为所述场景点云数据的一部分。
[0008]可选的，所述确定相邻两个体素的高度差值包括：分别计算各个体素的内部点高度；基于各个体素的内部点高度，确定各个体素的高度值；将所述相邻两个体素的高度值中的较大高度值减去较小高度值，得到所述高度差值。
[0009]可选的，所述基于各个体素的内部点高度，确定各个体素的高度值包括以下任一种：对于每个体素，将该体素的内部点高度的最小值作为高度值；对于每个体素，将该体素
的内部点高度的最大值作为高度值；对于每个体素，将该体素的内部点高度的平均值作为高度值。
[0010]可选的，所述边界特征点包括基于前一帧场景点云数据确定的前一帧边界特征点以及基于当前帧场景点云数据确定的当前帧边界特征点；根据所述边界特征点，生成所述车道线包括：对所述前一帧边界特征点，进行仿射变换，以得到变换后的边界特征点；根据所述变换后的边界特征点和当前帧边界特征点，生成所述车道线。
[0011]可选的，对所述前一帧边界特征点，进行仿射变换包括：采用仿射变换矩阵，对所述前一帧边界特征点，进行仿射变换；其中，所述仿射变换矩阵是基于前一帧车辆位姿数据和当前帧车辆位姿数据确定的。
[0012]可选的，采用下述公式，确定所述仿射变换矩阵：
[0013]pose(t1)＝{x(t1),y(t1),Θ(t1),v,w}；
[0014]pose(t2)＝{x(t2),y(t2),Θ(t2),v,w}；
[0015]令x(t2)＝v
÷
w
×
sin(w
×
(t2
‑
t1)+Θ(t1))
‑
v
÷
w
×
sin(Θ(t1))+x(t1)；
[0016]令y(t2)＝
‑
v
÷
w
×
cos(w
×
(t2
‑
t1)+Θ(t1))+v
÷
w
×
cos(Θ(t1))+y(t1)；
[0017]令Θ(t2)＝w
×
(t2
‑
t1)+Θ(t1)；
[0018]则：
[0019]affine_matrix＝{cos(Θ(t2)),
‑
sin(Θ(t2)),x(t2),sin(Θ(t2)),cos(Θ(t2)),y(t2),0,0,1}；
[0020]其中，t1，t2分别用于表示车辆位姿数据的采集时刻；pose(t1)用于表示t1时刻车辆的位姿数据；pose(t2)用于表示t2时刻车辆的位姿数据；x(t1)用于表示t1时刻车辆位置的横坐标；y(t1)用于表示t1时刻车辆位置的纵坐标；Θ(t1)用于表示t1时刻车辆的朝向角；v用于表示车辆的速度，w用于表示车辆的朝向角速度，假定t1和t2时刻车辆的速度和朝向角速度不变；x(t2)用于表示t2时刻车辆位置的横坐标；y(t2)用于表示t2时刻车辆位置的纵坐标；Θ(t2)用于表示t2时刻车辆的朝向角；affine_matrix用于表示t1时刻的车辆位姿数据到t2时刻的车辆位姿数据的仿射变换矩阵。
[0021]可选的，根据所述变换后的边界特征点和当前帧边界特征点，生成所述车道线包括：采用卡尔曼滤波算法，对所述变换后的边界特征点和当前帧边界特征点进行数据融合处理，确定车道边界；根据所述车道边界生成所述车道线。
[0022]可选的，所述方法还包括：所述方法还包括：确定所述车道线的宽度值；根据所述车道线的宽度值，确定车道结构。
[0023]可选的，根据所述车道线的宽度值，确定车道结构包括：将所述车道线的宽度值与除以预设的边界宽度值得到的商，作为车道数目；根据所述车道数目生成车道内线，并确定所述车道结构。
[0024]可选的，所述平面拟合所采用的拟合算法选自：随机抽样一致RANSAC算法、迭代最近点ICP算法。
[0025]本专利技术实施例还提供一种车道线生成装置，包括：路面拟合模块，用于对场景点云数据的一部分进行平面拟合，以得到路面函数；路面点云确定模块，用于在所述场景点云数据中提取与所述路面函数表示的平面之间的距离小于等于预设距离的点，以得到路面点云数据；体素划分模块，用于将所述路面点云数据的至少一部分划分为多个体素；边界特征点
确定模块，用于根据车辆前进方向，在垂直于所述前进方向的多个平面上，按照预设顺序依次确定相邻两个体素的高度差值，每当所述高度差值大于预设阈值时，将高度值较大的体素内的至少一部分点作为边界特征点；车道线生成模块，用于根据所述边界特征点，生成所述车道线。
[0026]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车道线生成方法，其特征在于，包括：对场景点云数据的一部分进行平面拟合，以得到路面函数；在所述场景点云数据中提取与所述路面函数表示的平面之间的距离小于等于预设距离的点，以得到路面点云数据；将所述路面点云数据的至少一部分划分为多个体素；根据车辆前进方向，在垂直于所述前进方向的多个平面上，按照预设顺序依次确定相邻两个体素的高度差值，每当所述高度差值大于预设阈值时，将高度值较大的体素内的至少一部分点作为边界特征点；根据所述边界特征点，生成所述车道线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对场景点云数据的一部分进行平面拟合之前，所述方法还包括：采集预设区域范围内的场景点云数据；根据所述场景点云数据中各个点的坐标，将所述场景点云数据划分为多个点云分区；对于所述多个点云分区中的每个点云分区，确定所述点云分区的路面种子点云，以得到多个路面种子点云；将所述多个路面种子点云的合集作为所述场景点云数据的一部分。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定相邻两个体素的高度差值包括：分别计算各个体素的内部点高度；基于各个体素的内部点高度，确定各个体素的高度值；将所述相邻两个体素的高度值中的较大高度值减去较小高度值，得到所述高度差值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各个体素的内部点高度，确定各个体素的高度值包括以下任一种：对于每个体素，将该体素的内部点高度的最小值作为高度值；对于每个体素，将该体素的内部点高度的最大值作为高度值；对于每个体素，将该体素的内部点高度的平均值作为高度值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边界特征点包括基于前一帧场景点云数据确定的前一帧边界特征点以及基于当前帧场景点云数据确定的当前帧边界特征点；根据所述边界特征点，生成所述车道线包括：对所述前一帧边界特征点，进行仿射变换，以得到变换后的边界特征点；根据所述变换后的边界特征点和当前帧边界特征点，生成所述车道线。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述前一帧边界特征点，进行仿射变换包括：采用仿射变换矩阵，对所述前一帧边界特征点，进行仿射变换；其中，所述仿射变换矩阵是基于前一帧车辆位姿数据和当前帧车辆位姿数据确定的。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，采用下述公式，确定所述仿射变换矩阵：pose(t1)＝{x(t1),y(t1),Θ(t1),v,w}；pose(t2)＝{x(t2),y(t2),Θ(t2),v,w}；令x(t2)＝v
÷
w
×
sin(w
×
(t2
‑
t1)+Θ(t1))
‑
v
÷
w
×
sin(Θ(t1))+x(t1)；令y(t2)＝
‑
v
÷
w
×
cos(w
×
(t2
‑
t1)+Θ(t1))+v

【专利技术属性】
技术研发人员：黄超，叶玥，
申请(专利权)人：上海仙途智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：