车道线的确定方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种车道线的确定方法、装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：基于目标图像的图像分割结果，确定车辆坐标系下的目标车道的第一车道线曲线参数；基于第一车道线曲线参数，确定目标车道的目标宽度；基于第一车道线曲线参数及目标宽度，确定车辆坐标系下目标车道对应的至少一个第一横截距中各第一横截距分别对应的第一车道线点对，第一车道线点对包括第一横截距在目标车道的第一侧车道线的第一端点及第一横截距在目标车道的第二侧车道线的第二端点；基于第一车道线点对，确定目标车道的车道线。本公开实施例可以有效降低道路颠簸、道路坡度变化等引起的误差，相对于相机外参动态估计，本公开可以有效提高车道线的准确性。提高车道线的准确性。提高车道线的准确性。

【技术实现步骤摘要】
车道线的确定方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及计算机视觉技术，尤其是一种车道线的确定方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶技术中，车道线拟合是一个重要环节，车道线拟合需要车辆坐标系下准确的车道线采样点位置，在基于单目相机观测车道线实现车道线采样时，将图像坐标系上的车道线采样点映射到车辆坐标系下是基于预先标定的相机外参实现，而单目相机测距容易受到道路状况的影响，比如道路颠簸、上下坡等，导致测距存在较大误差，从而引起车道线拟合异常，针对这一问题，相关技术通常通过相机外参动态估计降低道路颠簸对车道线拟合的影响，但是，相机外参动态估计只能针对道路颠簸引起的误差进行优化，对于坡度变化引起的误差却无法降低，因此，相机外参动态估计的方法获得的车道线准确性较差。

技术实现思路

[0003]为了解决上述获得的车道线准确性较差等技术问题，提出了本公开。本公开的实施例提供了一种车道线的确定方法、装置、电子设备和存储介质。
[0004]根据本公开实施例的一个方面，提供了一种车道线的确定方法，包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车道线的确定方法，包括：基于目标图像的图像分割结果，确定车辆坐标系下的目标车道的第一车道线曲线参数，所述第一车道线曲线参数为拟合所述目标车道的车道线的三次曲线系数；基于所述第一车道线曲线参数，确定所述目标车道的目标宽度；基于所述第一车道线曲线参数及所述目标宽度，确定所述车辆坐标系下所述目标车道对应的至少一个第一横截距中各所述第一横截距分别对应的第一车道线点对，所述第一车道线点对包括所述第一横截距在所述目标车道的第一侧车道线的第一端点及所述第一横截距在所述目标车道的第二侧车道线的第二端点；基于所述第一车道线点对，确定所述目标车道的车道线。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一车道线曲线参数，确定所述目标车道的目标宽度，包括：基于所述第一车道线曲线参数，确定所述目标车道上与车辆第一预设距离处的第二横截距；基于所述第二横截距，确定所述目标车道的目标宽度。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一车道线曲线参数及所述目标宽度，确定所述车辆坐标系下所述目标车道对应的至少一个第一横截距中各所述第一横截距分别对应的第一车道线点对，包括：基于所述第一车道线曲线参数，确定所述车辆坐标系下所述目标车道对应的至少一个第三横截距中各所述第三横截距分别对应的第三车道线点对；基于各所述第三车道线点对，确定各所述第三横截距在图像坐标系下分别对应的第四车道线点对；基于各所述第四车道线点对及所述目标宽度，确定各所述第一车道线点对。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于各所述第四车道线点对及所述目标宽度，确定各所述第一车道线点对，包括：将各所述第四车道线点对转换到相机坐标系下，获得各所述第四车道线点对分别对应的第五车道线点对；基于所述第一车道线曲线参数，确定各所述第四车道线点对在车辆坐标系下的横截距方向分别与对应的道路宽度方向的第一夹角；基于所述目标宽度及各所述第一夹角，确定各所述第四车道线点对分别对应的目标横截距；基于各所述第五车道线点对及各所述第五车道线点对分别对应的目标横截距，确定各所述第一车道线点对在所述相机坐标系下的目标车道线点对；将各所述目标车道线点对转换到所述车辆坐标系下，获得各所述第一车道线点对。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于各所述第五车道线点对及各所述第五车道线点对分别对应的目标横截距，确定各所述第一车道线点对在所述相机坐标系下的目标车道线点对，包括：针对每个所述第五车道线点对，基于该第五车道线点对、该第五车道线点对对应的目标横截距、预设夹角及...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊焕剑，
申请(专利权)人：上海安亭地平线智能交通技术有限公司，
类型：发明
国别省市：