一种车道参考线的提取方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车道参考线的提取方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：从路面点云数据中获取起始点和根节点；获取由采集车的行驶轨迹点构成的第一轨迹数据，并确定与根节点最近的第一轨迹点；以第一轨迹点作为中心点，预加载中心点的预设半径范围内的路面点云数据，去噪处理，得到第一点云数据；获取根节点的采集时间戳，基于第一轨迹点的前进方向，确定新节点的搜索方向；从根节点开始，按照搜索方向和预设的搜索步长，从第一点云数据中搜索新节点；基于起始点、根节点和多个搜索得到的新节点提取生成车道参考线。上述方法提高了参考线的生成效率，使得参考线的搜索方向与采集车的行驶方向保持一致，保证了搜索方向的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种车道参考线的提取方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种车道参考线的提取方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现如今自动驾驶飞速发展，获取高精地图是自动驾驶领域中的一个重要模块，而在高精地图中，路面信息是构建整个高精地图的基础，车道线作为路面上的指示标线，用来管制和引导交通，因此它的准确检测对于高精地图极其重要。而车道参考线是车道线生成的基础，也是自动驾驶完成轨迹规划的基础。因此能够确定精确度高的车道参考线对于自动驾驶具有重要影响。
[0003]现有的车道参考线提取方法主要依赖人工生成的方式确定车道参考线，从而生产地图，由于人工生成的效率比较低，生产需要大量人工，造成生产的人工成本较高，同时由于工作人员的工作量大，人工容易出现错误，造成车道参考线的精度较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，为此，本专利技术第一方面提出一种车道参考线的提取方法，所述方法包括：获取路面点云数据，所述路面点云数据是采集车在行驶过程中采集的路面上的点云数据，所述路面上包括多条车道线；从所述路面点云数据中获取起始点和根节点，所述起始点和所述根节点为人工预确认的车道线上的两个点；所述起始点到所述根节点的方向与所述采集车的行车方向一致；所述人工预确认的车道线为所述多条车道线中的其中一条；获取由所述采集车的行驶轨迹点构成的第一轨迹数据，并从所述第一轨迹数据中确定与所述根节点最近的第一轨迹点；以所述第一轨迹点作为中心点，预加载所述中心点的预设半径范围内的所述路面点云数据，并对预加载的所述路面点云数据进行去噪处理，得到第一点云数据；获取所述根节点的采集时间戳，并在所述采集时间戳的预设时间范围内有对应的所述第一轨迹数据的情况下，基于所述第一轨迹点的前进方向，确定新节点的搜索方向；从所述根节点开始，按照所述搜索方向和预设的搜索步长，从所述第一点云数据中搜索所述新节点；将所述第一轨迹点更新为所述新节点，以所述新节点为起始，继续执行所述去噪处理和搜索下一个新节点的操作；基于所述起始点、所述根节点和多个搜索得到的新节点提取生成车道参考线。
[0005]可选的，所述基于所述第一轨迹点的前进方向，确定新节点的搜索方向，包括：从所述第一轨迹数据中获取与所述第一轨迹点前后相邻的两个点，得到第一前点和第一后点，所述第一前点为所述第一轨迹点对应的上一时刻的轨迹点，所述第一后点为
所述第一轨迹点对应的下一时刻的轨迹点；获取由所述起始点与所述根节点确定的第一方向、由所述第一前点与所述第一后点确定的第二方向之间的夹角；确定所述第一轨迹点与所述根节点之间的第一距离；基于所述第一距离、所述夹角确定新节点的搜索方向。
[0006]可选的，所述基于所述第一距离、所述夹角确定新节点的搜索方向，包括：若所述第一距离大于或等于预设第一距离阈值，或所述夹角大于或等于预设夹角阈值，则将所述起始点和所述根节点确定的方向确定为新节点的搜索方向；所述第一距离阈值为P个轨迹数据采集周期内所述采集车行驶的距离；若所述第一距离小于预设第一距离阈值，且所述夹角小于预设夹角阈值，则基于所述第一轨迹点、所述第一前点、所述第一后点确定所述新节点的搜索方向。
[0007]可选的，所述基于所述第一轨迹点、所述第一前点、所述第一后点确定所述新节点的搜索方向，包括：确定所述第一后点与所述第一轨迹点之间的第二距离；若所述第二距离大于或等于预设第二距离阈值，则将由所述第一前点与所述第一后点确定的方向作为所述新节点的搜索方向；所述第二距离阈值为Q个轨迹数据采集周期内所述采集车行驶的距离，Q＞P；若所述第二距离小于所述第二距离阈值，则将所述第一轨迹点更新为所述第一后点，并将由所述第一后点的前点和后点确定的方向作为所述新节点的搜索方向。
[0008]可选的，在获取所述根节点的采集时间戳之后，还包括：在所述采集时间戳的预设时间范围内无对应的第一轨迹数据的情况下，将由所述起始点和所述根节点确定的方向，作为新节点的搜索方向。
[0009]可选的，所述对预加载的所述路面点云数据进行去噪处理，包括：将预加载的所述路面点云数据按照点云反射强度进行排序；从所述路面点云数据中滤除所述排序在前N%的点云数据和所述排序在后M%的点云数据，得到初处理点云数据；所述排序在前N%的点云数据为路面上的异物对应的点云数据，所述排序在后M%的点云数据为普通路面对应的点云数据，所述初处理点云数据为车道线对应的点云数据；将所述初处理点云数据所对应的空间区域按照预设网格尺寸进行划分，得到多个点云网格；根据所述点云网格中包括的点云数量与预设的第一数量阈值的大小关系，对各个所述点云网格进行初始二值化标记，并根据所述初始二值化标记结果对所述多个点云网格进行腐蚀膨胀处理，得到包括目标二值化标记结果的多个点云网格；根据所述目标二值化标记结果，获取大于或等于所述第一数量阈值的目标点云网格，并将所述目标点云网格中的点云数据确定为第一点云数据。
[0010]可选的，所述根据所述点云网格中包括的点云数量与预设的第一数量阈值的大小关系，对各个所述点云网格进行初始二值化标记，并根据所述初始二值化标记结果对所述多个点云网格进行腐蚀膨胀处理，包括：将所述点云网格中包括的点云数量小于第一数量阈值的点云网格标记为P，并将
所述点云数量大于或等于所述第一数量阈值的点云网格标记为Q，得到初始二值化标记结果；根据所述初始二值化标记结果，对所述多个点云网格分别进行多次腐蚀处理和多次膨胀处理，得到包括目标二值化标记结果的多个点云网格；将所述目标二值化标记结果为Q的点云网格中的点云数据确定为第一点云数据。
[0011]可选的，所述从所述根节点开始，按照所述搜索方向和预设的搜索步长，从所述第一点云数据中搜索所述新节点，包括：从所述根节点开始，按照所述搜索方向和预设的搜索步长，从所述第一点云数据中确定下一个节点；确定所述下一个节点是否满足目标条件，所述目标条件为：所述节点所属的点云网格中的点云的数量大于或等于预设的第二数量阈值；所述第二数量阈值大于所述第一数量阈值；若所述下一个节点满足所述目标条件，则确定所述点云网格中的各个点云的坐标值的平均值，并将所述平均值作为新节点的坐标值。
[0012]可选的，在确定所述下一个节点是否满足目标条件之后，还包括：若所述下一个节点不满足所述目标条件，则增加搜索步长，继续从所述第一点云数据中确定新的下一个节点；确定所述新的下一个节点是否满足所述目标条件；若不满足所述目标条件，则继续增加搜索步长，继续从所述第一点云数据中确定新的下一个节点，直到所述新的下一个节点满足所述目标条件，或本次搜索达到预设的停止条件。
[0013]可选的，所述预设的停止条件，包括：所述新节点已到达路口；所述新节点的搜索方向与所述采集车的行车方向相反；所述新节点与最近的已有参考线起始节点之间的第三距离小于第三距离阈值；所述已有参考线为同向车道的参考线；所述新节点的搜索步长超过预设的步长阈值。
[0014]可选的，在基于所述起始点、所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车道参考线的提取方法，其特征在于，包括：获取路面点云数据，所述路面点云数据是采集车在行驶过程中采集的路面上的点云数据，所述路面上包括多条车道线；从所述路面点云数据中获取起始点和根节点，所述起始点和所述根节点为人工预确认的车道线上的两个点；所述起始点到所述根节点的方向与所述采集车的行车方向一致；所述人工预确认的车道线为所述多条车道线中的其中一条；获取由所述采集车的行驶轨迹点构成的第一轨迹数据，并从所述第一轨迹数据中确定与所述根节点最近的第一轨迹点；以所述第一轨迹点作为中心点，预加载所述中心点的预设半径范围内的所述路面点云数据，并对预加载的所述路面点云数据进行去噪处理，得到第一点云数据；获取所述根节点的采集时间戳，并在所述采集时间戳的预设时间范围内有对应的所述第一轨迹数据的情况下，基于所述第一轨迹点的前进方向，确定新节点的搜索方向；从所述根节点开始，按照所述搜索方向和预设的搜索步长，从所述第一点云数据中搜索所述新节点；将所述第一轨迹点更新为所述新节点，以所述新节点为起始，继续执行所述去噪处理和搜索下一个新节点的操作；基于所述起始点、所述根节点和多个搜索得到的新节点提取生成车道参考线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一轨迹点的前进方向，确定新节点的搜索方向，包括：从所述第一轨迹数据中获取与所述第一轨迹点前后相邻的两个点，得到第一前点和第一后点，所述第一前点为所述第一轨迹点对应的上一时刻的轨迹点，所述第一后点为所述第一轨迹点对应的下一时刻的轨迹点；获取由所述起始点与所述根节点确定的第一方向、由所述第一前点与所述第一后点确定的第二方向之间的夹角；确定所述第一轨迹点与所述根节点之间的第一距离；基于所述第一距离、所述夹角确定新节点的搜索方向。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一距离、所述夹角确定新节点的搜索方向，包括：若所述第一距离大于或等于预设第一距离阈值，或所述夹角大于或等于预设夹角阈值，则将所述起始点和所述根节点确定的方向确定为新节点的搜索方向；所述第一距离阈值为P个轨迹数据采集周期内所述采集车行驶的距离；若所述第一距离小于预设第一距离阈值，且所述夹角小于预设夹角阈值，则基于所述第一轨迹点、所述第一前点、所述第一后点确定所述新节点的搜索方向。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一轨迹点、所述第一前点、所述第一后点确定所述新节点的搜索方向，包括：确定所述第一后点与所述第一轨迹点之间的第二距离；若所述第二距离大于或等于预设第二距离阈值，则将由所述第一前点与所述第一后点确定的方向作为所述新节点的搜索方向；所述第二距离阈值为Q个轨迹数据采集周期内所述采集车行驶的距离，Q＞P；
若所述第二距离小于所述第二距离阈值，则将所述第一轨迹点更新为所述第一后点，并将由所述第一后点的前点和后点确定的方向作为所述新节点的搜索方向。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述根节点的采集时间戳之后，还包括：在所述采集时间戳的预设时间范围内无对应的第一轨迹数据的情况下，将由所述起始点和所述根节点确定的方向，作为新节点的搜索方向。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对预加载的所述路面点云数据进行去噪处理，包括：将预加载的所述路面点云数据按照点云反射强度进行排序；从所述路面点云数据中滤除所述排序在前N%的点云数据和所述排序在后M%的点云数据，得到初处理点云数据；所述排序在前N%的点云数据为路面上的异物对应的点云数据，所述排序在后M%的点云数据为普通路面对应的点云数据，所述初处理点云数据为车道线对应的点云数据；将所述初处理点云数据所对应的空间区域按照预设网格尺寸进行划分，得到多个点云网格；根据所述点云网格中包括的点云数量与预设的第一数量阈值的大小关系，对各个所述点云网格进行初始二值化标记，并根据所述初始二值化标记结果对所述多个点云网格进行腐蚀膨胀处理，得到包括目标二值化标记结果的多个点云网格；根据所述目标二值化标记结果，获取大于或等于所述第一数量阈值的目标点云网格，并将所述目标点云网格中的点云数据确定为第一点云数据。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云网格中包括的点云数量与预设的第一数量阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：张灿，李建昆，胡伟，胡帅朋，蔡香玉，龚小鹏，李贺，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：