利用车道辅助测距的方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种利用车道辅助测距的方法和装置。其中，该方法包括：利用车辆的相机采集所在道路的图像，所述图像中包括车道线的采样点；从所述图像中获取目标所在位置在图像坐标系下的车道像素宽度，并获取所述目标所在位置在世界坐标系下的车道物理宽度；根据所述车道像素宽度、所述车道物理宽度以及所述相机的内参，确定所述车辆与所述目标之间的间隔距离。本申请解决相关技术中测距的准确性较低的技术问题。技术问题。技术问题。

【技术实现步骤摘要】
利用车道辅助测距的方法和装置


[0001]本申请涉及车辆领域，具体而言，涉及一种利用车道辅助测距的方法和装置。

技术介绍

[0002]在无人驾驶领域中，通常定位传感器包括相机，激光雷达，GPS等，其中，单目相机在无人驾驶中具有重要使用价值。通过单目相机，获取目标距离信息是感知算法关键环节，目标的测距精度影响目标的测速精度，从而影响后续功能决策、规控环节，因此测距结果需要较高的精确性，测距算法需要较好的鲁棒性。目前，单目测距方案有基于逆透视变换的测距方法，基于目标宽度先验计算目标距离的方法等。其中，基于逆透视变换的固有特性，距离越远，透视误差越大，从而导致测距有效范围小，鲁棒性不高。而基于目标宽度计算目标距离的方案依赖于目标车的实际物理宽度的先验，而实际上，目标车的先验宽度由于车型的不同，差异性非常大，从而会导致目标测距精度差，但该方案测距范围较大。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种利用车道辅助测距的方法和装置，以至少解决相关技术中测距的准确性较低的技术问题。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种利用车道辅助测距的方法，包括：利用车辆的相机采集所在道路的图像，其中，所述图像中包括车道线的采样点；从所述图像中获取目标所在位置在图像坐标系下的车道像素宽度，并获取所述目标所在位置在世界坐标系下的车道物理宽度；根据所述车道像素宽度、所述车道物理宽度以及所述相机的内参，确定所述车辆与所述目标之间的间隔距离。r/>[0006]可选地，从所述图像中获取目标所在位置在图像坐标系下的车道像素宽度，包括：根据所述目标所在位置的坐标和第一车道线方程确定所述目标所在车道的车道像素宽度，其中，所述第一车道线方程是由所述图像确定的所述目标所在车道的两条车道线在所述图像坐标系下的车道线方程。
[0007]可选地，根据所述目标所在位置的坐标和第一车道线方程确定所述目标所在位置的车道像素宽度，包括：对所述图像中属于同一车道线的采样点进行聚类，得到多个车道线的采样点集合；从多个采样点集合中确定出所述目标所在车道的两条车道线的两个采样点集合；对所述目标所在车道的两条车道线的两个采样点集合分别进行拟合，得到所述目标所在车道的两条车道线在所述图像坐标系下的第一车道线方程；利用所述目标所在车道的两条车道线的第一车道线方程，确定水平线分别与所述目标所在车道的两条车道线的交点坐标和，其中，所述水平线经过所述目标所在位置的坐标；利用所述交点坐标和得到所述目标所在车道的车道像素宽度。
[0008]可选地，获取所述目标所在位置在世界坐标系下的车道物理宽度，包括：利用所述车道线的采样点在所述世界坐标系中的坐标，拟合出所述目标所在车道的两条车道线在所
述世界坐标系中的第二车道线方程，以确定所述目标所在车道在世界坐标系下的车道物理宽度。
[0009]可选地，利用所述车道线的采样点在所述世界坐标系中的坐标，拟合出所述目标所在车道的两条车道线在所述世界坐标系中的第二车道线方程，以确定所述目标所在车道在世界坐标系下的车道物理宽度，包括：将所述车道线的采样点在所述图像坐标系中的坐标转换为在所述世界坐标系中的坐标；对所述目标所在车道的两条车道线在所述世界坐标系中的坐标分别进行拟合，得到所述目标所在车道的两条车道线在所述世界坐标系下的第二车道线方程：，其中，表示所述目标所在车道的车道线在所述世界坐标系中的纵坐标，表示所述目标所在车道的车道线在所述世界坐标系中的横坐标，表示所述车辆与车道线中心线之间的偏移量，表示所述车辆的行驶方向与车道线之间的夹角，表示在处的曲率，表示在处的曲率变化率；对拟合的车道线进行跟踪滤波，得到所述目标所在车道的两条车道线的，从而得到所述目标所在车道在世界坐标系下的车道物理宽度。
[0010]可选地，将所述车道线的采样点在所述图像坐标系中的坐标转换为在所述世界坐标系中的坐标，包括：按照如下公式将所述车道线的采样点在所述图像坐标系中的坐标转换为在所述世界坐标系中的坐标：，其中，是用于把世界坐标系旋转到相机坐标系的旋转矩阵，是世界坐标系原点在相机坐标系中的位置，表示在所述世界坐标系下的三维坐标，为在所述图像坐标系中的二维坐标，表示比例系数，为相机的内参矩阵。
[0011]可选地，根据所述车道像素宽度、所述车道物理宽度以及所述相机的内参，确定所述车辆与所述目标之间的间隔距离，包括：根据所述车道像素宽度、所述车道物理宽度以及所述相机的内参，按照如下公式确定所述车辆与所述目标之间的间隔距离：。
[0012]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种利用车道辅助测距的装置，包括：采集单元，用于利用车辆的相机采集所在道路的图像，其中，所述图像中包括车道线的采样点；获取单元，用于从所述图像中获取目标所在位置在图像坐标系下的车道像素宽度，并获取所述目标所在位置在世界坐标系下的车道物理宽度；测距单元，用于根据所述车道像素宽度、所述车道物理宽度以及所述相机的内参，确定所述车辆与所述目标之间的间隔距离。
[0013]可选地，获取单元还用于：根据所述目标所在位置的坐标和第一车道线方程确定所述目标所在车道的车道像素宽度，其中，所述第一车道线方程是由所述图像确定的所述目标所在车道的两条车道线在所述图像坐标系下的车道线方程。
[0014]可选地，获取单元还用于：对所述图像中属于同一车道线的采样点进行聚类，得到多个车道线的采样点集合；从多个采样点集合中确定出所述目标所在车道的两条车道线的两个采样点集合；对所述目标所在车道的两条车道线的两个采样点集合分别进行拟合，得到所述目标所在车道的两条车道线在所述图像坐标系下的第一车道线方程；利用所述目标
所在车道的两条车道线的第一车道线方程，确定水平线分别与所述目标所在车道的两条车道线的交点坐标和，其中，所述水平线经过所述目标所在位置的坐标；利用所述交点坐标和得到所述目标所在车道的车道像素宽度。
[0015]可选地，获取单元还用于：利用所述车道线的采样点在所述世界坐标系中的坐标，拟合出所述目标所在车道的两条车道线在所述世界坐标系中的第二车道线方程，以确定所述目标所在车道在世界坐标系下的车道物理宽度。
[0016]可选地，获取单元还用于：将所述车道线的采样点在所述图像坐标系中的坐标转换为在所述世界坐标系中的坐标；对所述目标所在车道的两条车道线在所述世界坐标系中的坐标分别进行拟合，得到所述目标所在车道的两条车道线在所述世界坐标系下的第二车道线方程：，其中，表示所述目标所在车道的车道线在所述世界坐标系中的纵坐标，表示所述目标所在车道的车道线在所述世界坐标系中的横坐标，表示所述车辆与车道线中心线之间的偏移量，表示所述车辆的行驶方向与车道线之间的夹角，表示在处的曲率，表示在处的曲率变化率；对拟合的车道线进行跟踪滤波，得到所述目标所在车道的两条车道线的C0系数，其中左车道线的C0系数为，其中右车道线的C0系数为，从而得到所述目标所在车道在世界坐标系下的车道物理宽度=。
[0017]可选本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用车道辅助测距的方法，其特征在于，包括：利用车辆的相机采集所在道路的图像，其中，所述图像中包括车道线的采样点；从所述图像中获取目标所在位置在图像坐标系下的车道像素宽度，并获取所述目标所在位置在世界坐标系下的车道物理宽度；根据所述车道像素宽度、所述车道物理宽度以及所述相机的内参，确定所述车辆与所述目标之间的间隔距离。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述图像中获取目标所在位置在图像坐标系下的车道像素宽度，包括：根据所述目标所在位置的坐标和第一车道线方程确定所述目标所在车道的车道像素宽度，其中，所述第一车道线方程是由所述图像确定的所述目标所在车道的两条车道线在所述图像坐标系下的车道线方程。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标所在位置的坐标和第一车道线方程确定所述目标所在位置的车道像素宽度，包括：对所述图像中属于同一车道线的采样点进行聚类，得到多个车道线的采样点集合；从多个采样点集合中确定出所述目标所在车道的两条车道线的两个采样点集合；对所述目标所在车道的两条车道线的两个采样点集合分别进行拟合，得到所述目标所在车道的两条车道线在所述图像坐标系下的第一车道线方程；利用所述目标所在车道的两条车道线的第一车道线方程，确定水平线分别与所述目标所在车道的两条车道线的交点坐标和，其中，所述水平线经过所述目标所在位置的坐标；利用所述交点坐标和得到所述目标所在车道的车道像素宽度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述目标所在位置在世界坐标系下的车道物理宽度，包括：利用所述车道线的采样点在所述世界坐标系中的坐标，拟合出所述目标所在车道的两条车道线在所述世界坐标系中的第二车道线方程，以确定所述目标所在车道在世界坐标系下的车道物理宽度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用所述车道线的采样点在所述世界坐标系中的坐标，拟合出所述目标所在车道的两条车道线在所述世界坐标系中的第二车道线方程，以确定所述目标所在车道在世界坐标系下的车道物理宽度，包括：将所述车道线的采样点在所述图像坐标系中的坐标转换为在所述世界坐标系中的坐标；对所述目标所在车道的两条车道线在所述世界...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈睐，周艳宗，韩华，杨维民，吴东波，
申请(专利权)人：清智汽车科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：