一种车道线检测方法、系统及介质技术方案

本申请实施例公开了一种车道线检测方法、系统及介质，属于自动驾驶技术领域，该方法包括：获取多帧地面点云，并进行拼接，得到拼接地面点云；根据拼接地面点云中点云的反射强度，确定各个位置对应的灰度值，建立灰度图；对灰度图进行特征提取，在灰度图中确定车道线像素点；对车道线像素点构建有向无环图，得到多条像素点连线；对多条像素点连线进行筛选，得到有效像素点连线，并对有效像素点连线中的有效车道线像素点进行拟合，得到车道线。本申请通过将获取的地面点云转换为灰度图，并确定出车道线像素点，通过车道线像素点进行拟合，最终确定出车道线，更具有普适性，同时提升车道线检测的准确性和鲁棒性。检测的准确性和鲁棒性。检测的准确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种车道线检测方法、系统及介质


[0001]本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及一种车道线检测方法、系统及介质。

技术介绍

[0002]随着智能驾驶功能的普及，车道线检测作为智能车辆环境感知的重要组成部分，对车辆行驶稳定性和安全性有着至关重要的作用。只有在准确检测出车道线的具体位置，自动驾驶车辆才能规划出合理的行驶、超车、换道等动作。相较于视觉的车道线检测，激光雷达具有实时性高，而且不受天气、光照等外界条件的影响，目前在智能驾驶车辆的环境感知中广泛使用。目前车道线检测出可以分为两步，首先是基于雷达扫描点密度、回波信号强度等方法实现对车道线特征点的提取，然后使用最小二乘法对特征点进行拟合得到车道线的具体信息，最后输出给规控进行决策。但是现有方法采无法适用多变的车道场景，或者依赖具有特定属性的激光雷达设备进行车道线的检测，不具有普适性，同时鲁棒性差，处理过程复杂，成本高昂，检测结果差。

技术实现思路

[0003]本申请提出一种车道线检测方法、系统及介质，用以解决在进行车道线检测时，车道线检测结果处理结果不良，对多变道路不具有普适性、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车道线检测方法，其特征在于，包括：获取多帧地面点云，并进行拼接，得到拼接地面点云；根据所述拼接地面点云中点云的反射强度，确定各个位置对应的灰度值，并根据所述灰度值建立灰度图；对所述灰度图进行特征提取，得到所述灰度图中的车道线像素点；对所述车道线像素点构建有向无环图，得到多条像素点连线；对多条所述像素点连线进行筛选，得到有效像素点连线，并对所述有效像素点连线中的有效车道线像素点进行拟合，得到车道线。2.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，所述获取多帧地面点云，并进行拼接，包括：在所述多帧地面点云中，根据相邻帧地面点云对应的车辆姿态转换信息对所述相邻帧地面点云进行拼接，得到所述拼接地面点云。3.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，所述根据所述拼接地面点云中点云的反射强度，确定各个位置对应的灰度值，并根据所述灰度值建立灰度图，包括：对所述拼接地面点云进行栅格划分，得到多个栅格点云；计算各个所述栅格点云的反射强度值，并根据所述反射强度值设定所述栅格点云对应的灰度值，其中所述灰度值与所述反射强度值成正比例关系；根据各个所述栅格点云对应的灰度值，得到所述灰度图。4.根据权利要求3所述的车道线检测方法，其特征在于，所述计算各个所述栅格点云的反射强度值之前还包括：计算各个所述栅格点云的点云密度；将所述点云密度小于预设密度阈值的栅格剔除，对所述点云密度大于或等于所述预设密度阈值的所述栅格点云进行所述反射强度值的计算。5.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，所述对所述灰度图进行特征提取，得到所述灰度图中的车道线像素点，包括：对所述灰度图中的所述灰度值进行增强处理；对所述灰度值的变化值超出预设灰度阈值的区域进行提取，得到车道线轮廓；对所述车道线轮廓内的区域进行特征提取，得到所述车道线像素点。6.根据权利要求1
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5任一项所述的车道线检测方法，其特征在于，所述对所述车道线像素点构建有向无环图，得到多条像素点连线，包括：在所述灰度图的多排像素点中，从底部第一排像素点中的一个像素点开始，依次向上选取各排中的一个像素点并连接，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚杰，李广敬，
申请(专利权)人：北京主线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：