本发明专利技术提供一种车道线的匹配方法，获取目标车道线在同一时刻的多组待测车道线数据和多组真值车道线数据；对所述待测车道线数据与所述真值车道线数据进行匹配计算，得到匹配误差数据，以确定多组待测车道线数据和多组真值车道线数据中的最小匹配误差数据；根据所述最小的匹配误差数据所对应的待测车道线数据及真值车道线数据，得到目标车道线的最优匹配对。还提供了一种匹配装置、匹配设备和存储介质。本发明专利技术技术方案针对在同一时刻可能会获取多条真值车道线和多条待测车道线，解决了目前的技术方案无法对多条真值车道线和多条待测车道线进行配对筛选出最优的匹配对的技术问题。题。题。
【技术实现步骤摘要】
一种车道线的匹配方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及自动驾驶
，具体涉及一种车道线的匹配方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在自动驾驶领域中，有一个重要研究方向是通过视觉感知的方式实现自动驾驶，即通过安装在车上的摄像头获取周围环境的图像信息，通过视觉感知算法对图像中的信息进行感知，为自动驾驶规程控制提供必须的“视觉”。在感知算法的研发阶段，需要经过大量的测试确保感知算法的正确性、准确性。目前，车道线感知结果的测试又是算法测试中的重要一部分。在对算法输出的车道线进行测试时，需要为待测车道线匹配一条最优的真值车道线，然后参考真值车道线，对待测车道线的识别准确性进行评估。真值车道线可通过人工观察和测量实际测试场景获得，然后与车载待测摄像头获取的待测车道线数据进行对比，确定车载待测摄像头获取的车道线数据是否准确。
[0003]目前，为了降低人力，一般采用雷达传感器快速获取真值车道线，且雷达传感器与待测摄像头同步获取同一时间、同一场景的车道线，然后进行对比。然而，在同一时刻可能会获取多条真值车道线和多条待测车道线，目前的技术方案无法对多条真值车道线和多条待测车道线进行配对筛选出最优的匹配对。
技术实现思路
[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术提供一种车道线的匹配方法、装置、设备及存储介质。以解决上述技术问题。
[0005]本专利技术提供的一种车道线的匹配方法，其关键在于，包括：
[0006]获取目标车道线在同一时刻的多组待测车道线数据和多组真值车道线数据；
[0007]对所述待测车道线数据与所述真值车道线数据进行匹配计算，得到匹配误差数据，以确定多组待测车道线数据和多组真值车道线数据中的最小匹配误差数据；
[0008]根据所述最小的匹配误差数据所对应的待测车道线数据及真值车道线数据，得到目标车道线的最优匹配对。
[0009]于本专利技术的一实施例中，所述对所述待测车道线数据与所述真值车道线数据进行匹配计算，得到匹配误差数据包括：
[0010]基于所述待测车道线数据和真值车道线数据所包含各点的二维坐标信息，在图像坐标系中进行曲线拟合，分别得到待测车道线的拟合曲线和真值车道线的拟合曲线，
[0011]根据所述待测车道线的拟合曲线和真值车道线的拟合曲线进行匹配计算，以得到所述匹配误差数据。
[0012]于本专利技术的一实施例中，所述根据所述待测车道线的拟合曲线和真值车道线的拟合曲线进行匹配计算，以得到所述匹配误差数据包括：
[0013]在图像坐标系x方向上取n个采样点，匹配计算各个采样点对应的待测车道线数据
与真值车道线数据在图像坐标系y方向上的绝对误差数据，
[0014]计算所述绝对误差数据的平均值并作为所述匹配误差数据。
[0015]于本专利技术的一实施例中，所述在图像坐标系x方向上取n个采样点包括：
[0016]根据实数零点分段法，将图像坐标系x方向上的起始点与终止点之间的区段分为至少1个子区间；
[0017]按固定步长对图像坐标系x方向采集所述采样点，将属于同一子区间的所述采样点分为同一组。
[0018]于本专利技术的一实施例中，所述计算所述绝对误差数据的平均值包括：
[0019]获取同一子区间的各个采样点对应的待测车道线数据与真值车道线数据在图像坐标系y方向上的误差数据，将所述误差数据进行求和计算得到子区间误差数据之和；
[0020]将各个子区间误差数据之和取绝对值后再求和除以各个子区间的采样点总数，得到所述绝对误差数据的平均值。
[0021]于本专利技术的一实施例中，所述获取目标车道线同一时刻的待测车道线数据集和真值车道线数据集包括：
[0022]通过两组传感器分别获取目标车道线同一时刻所有的目标车道线图像，
[0023]第一组所述传感器获取的所有所述目标车道线图像经图像处理后得到的车道线数据集作为待测车道线数据集，
[0024]第二组所述传感器获取的所有所述目标车道线图像经图像处理后得到的车道线数据集作为真值车道线数据集。
[0025]于本专利技术的一实施例中，所述第一组所述传感器作为待评测传感器；第二组所述传感器为参照传感器并用于为待评测传感器提供评测参照数据。
[0026]还提供一种车道线的匹配装置，其关键在于，包括：
[0027]数据采集模块，用于获取目标车道线同一时刻的待测车道线数据集和真值车道线数据集，
[0028]匹配模块，用于将待测车道线数据集中的各个待测车道线数据分别与所述真值车道线数据集中的各个真值车道线数据进行匹配计算，分别得到匹配误差数据，从各个所述匹配误差数据中选取最小的匹配误差数据，基于所述最小的匹配误差数据所映射的一对待测车道线数据及真值车道线数据，确定对应的真值车道线和待测车道线为所述目标车道线的最优匹配对。
[0029]还提供一种电子设备，其关键在于，包括：
[0030]一个或多个处理器；
[0031]存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现上述各个实施例中提供的匹配方法的步骤。
[0032]还提供一种计算机可读存储介质，其关键在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的为待测车道线快速匹配真值车道线的匹配方法的步骤。
[0033]本专利技术的有益效果：本专利技术中获取同一时刻所有的待测车道线和真值车道线，然后遍历待测车道线和真值车道线，为待测车道线选择最佳匹配的真值车道线，最终形成匹配对，实现从多条待测车道线与多条真值车道线的筛选出最优匹配对。
[0034]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0035]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，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的附图。在附图中：
[0036]图1是本申请的一示例性实施例示出的一种车道线的匹配方法的步骤流程图；
[0037]图2是本申请的一示例性实施例示出的步骤S1中所述获取目标车道线同一时刻的待测车道线数据集和真值车道线数据集的步骤流程图；
[0038]图3是本申请的一示例性实施例示出的步骤S2中对所述待测车道线数据与所述真值车道线数据进行匹配计算的步骤流程图；
[0039]图4是本申请的一示例性实施例示出的步骤S23中根据所述待测车道线的拟合曲线和真值车道线的拟合曲线进行匹配计算的步骤流程图；
[0040]图5是本申请的一示例性实施例示出的步骤S231中在图像坐标系x方向上取n个采样点的步骤流程图；
[0041]图6是本申请的一示例性实施例示出的步骤本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车道线的匹配方法，其特征在于，包括：获取目标车道线在同一时刻的多组待测车道线数据和多组真值车道线数据；对所述待测车道线数据与所述真值车道线数据进行匹配计算，得到匹配误差数据，以确定多组待测车道线数据和多组真值车道线数据中的最小匹配误差数据；根据所述最小的匹配误差数据所对应的待测车道线数据及真值车道线数据，得到目标车道线的最优匹配对。2.根据权利要求1所述的为待测车道线快速匹配真值车道线的匹配方法，其特征在于，对所述待测车道线数据与所述真值车道线数据进行匹配计算，得到匹配误差数据包括：基于所述待测车道线数据和真值车道线数据所包含各点的二维坐标信息，在图像坐标系中进行曲线拟合，分别得到待测车道线的拟合曲线和真值车道线的拟合曲线，根据所述待测车道线的拟合曲线和真值车道线的拟合曲线进行匹配计算，以得到所述匹配误差数据。3.根据权利要求2所述的为待测车道线快速匹配真值车道线的匹配方法，其特征在于，根据所述待测车道线的拟合曲线和真值车道线的拟合曲线进行匹配计算，以得到所述匹配误差数据包括：在图像坐标系x方向上取n个采样点，匹配计算各个采样点对应的待测车道线数据与真值车道线数据在图像坐标系y方向上的绝对误差数据，计算所述绝对误差数据的平均值并作为所述匹配误差数据。4.根据权利要求3所述的为待测车道线快速匹配真值车道线的匹配方法，其特征在于，所述在图像坐标系x方向上取n个采样点包括：根据实数零点分段法，将图像坐标系x方向上的起始点与终止点之间的区段分为至少1个子区间；按固定步长对图像坐标系x方向采集所述采样点，将属于同一子区间的所述采样点分为同一组。5.根据权利要求4所述的为待测车道线快速匹配真值车道线的匹配方法，其特征在于，所述计算所述绝对误差数据的平均值包括：获取同一子区间的各个采样点对应的待测车道线数据与真值车道线数据在图像坐标系y方向上的误差数据，将所述误差数据进行求和计算得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘杭，任建鹏，钟昌俊，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。