本申请属于人工智能技术领域，涉及该技术领域下的道路识别技术。具体提供一种道路信息的识别方法，包括：接收多种模态的道路环境数据；其中，道路环境包括车道区域的环境和无车道区域的环境。根据多种模态的道路环境数据进行拓扑解析，获得道路的车道级的拓扑连接关系，其中，道路的车道级的拓扑连接关系用于表示道路中车道之间的相互位置关系和车道的连接情况。基于道路的车道级的拓扑连接关系确定道路的道路信息。基于本申请提供的技术方案，不仅可以实时识别车辆所处车道间相互位置的拓扑结构信息，还可以识别出车道连接的拓扑结构信息，为后续本车自动驾驶路线的规划、控制以及它车行驶路线的预测提供指导。以及它车行驶路线的预测提供指导。以及它车行驶路线的预测提供指导。
【技术实现步骤摘要】
道路信息的识别方法、装置、电子设备、车辆及介质
[0001]本申请为申请日为2021年10月14日、申请号为20211197941.5、申请名称为“道路信息的识别方法、装置、电子设备、车辆及介质”的分案申请。
[0002]本申请涉及人工智能
，特别涉及一种道路信息的识别方法、装置、电子设备、车辆及介质。
技术介绍
[0003]自动驾驶技术需要根据道路的拓扑结构进行自车路线的规划和控制，因此，准确的获得道路的拓扑结构对于自动驾驶技术的发展极为重要。
[0004]目前的技术方案主要集中于通过高精度地图来获得道路的拓扑结构。但是，当道路的拓扑结构发生变化时，由于高精度地图的制作极为复杂，经常导致该拓扑结构更新不及时；另外，基于高精度地图来获得道路信息的方法依赖于高精度的定位信息，当定位信息稍有偏差，则会导致严重的事故。此外，现有技术方案中道路的输出大多关注的是语义级别的输出，并未涉及到车道级拓扑连接关系的输出，尤其是在路口等无车道的区域，在这种无车道的区域甚至无法获得道路车道级的语义级别的输出，更无法获得道路车道级拓扑连接关系的输出，这将导致输出的道路信息不能直接用于为车辆提供行驶路线的指导，无法满足自动驾驶的需求。
技术实现思路
[0005]鉴于现有技术的以上问题，本申请提供一种道路信息的识别方法、装置、电子设备、车辆及介质，不仅可以实时获得车辆所处道路中车道之间的拓扑结构信息，还可以获得所处道路中车道连接的拓扑结构信息，为后续本车自动驾驶路线的规划、控制以及它车行驶路线的预测提供指导。
[0006]为了达到上述目的，本申请第一方面提供了一种道路信息的识别方法，该方法包括：接收多种模态的道路环境数据，其中，道路环境包括车道区域的环境和无车道区域的环境。根据多种模态的道路环境数据进行拓扑解析，获得道路的车道级的拓扑连接关系，其中，道路的车道级的拓扑连接关系用于表示道路中车道之间的相互位置关系和车道的连接情况。基于道路的车道级的拓扑连接关系确定道路信息。所述多种模态的道路环境数据包括：所述道路环境的原始数据和/或所述道路环境的感知数据、和所述道路环境的先验数据。
[0007]由上，本申请第一方面提供的一种道路信息的识别方法，首先，通过接收多种模态的道路环境数据，使道路环境数据来源更为丰富，更能全面的刻画道路状态；其次，本方面提供的技术方案，通过对多种模态的道路环境数据进行拓扑解析，可以使解析得到的道路的车道级的拓扑连接关系，而车道级的拓扑连接关系更接近真实道路的拓扑连接关系，更为准确的描述道路的拓扑。基于本申请技术方案中的道路的车道级的拓扑确定出的道路信
息，可以为本车自动驾驶路线的规划、控制以及它车行驶路线的预测提供指导。另外，本方面的道路环境包括车道区域的环境和无车道区域的环境，因此，进行拓扑解析时，可以解析获得无车道区域车道级的拓扑连接关系，进一步有序指导无人驾驶车辆的行驶路线。
[0008]作为第一方面的一种可能的实现方式，道路的车道级的拓扑连接关系包括：车道区域的车道间的拓扑连接关系、无车道区域的虚拟车道间的拓扑连接关系、以及车道区域的车道和无车道区域的虚拟车道间的拓扑连接关系。
[0009]由上，基于本方面的技术方案不仅可以获得车道区域的车道间的拓扑连接关系，还可以获得无车道区域的虚拟车道间的拓扑连接关系，甚至可以获得车道区域的车道和无车道区域的虚拟车道间的拓扑连接关系，这样可以使整个道路形成一个车道级的完整结构，使无人驾驶车辆的行驶路线中即使包含无车道区域，仍可以使其行驶路线有序可循。
[0010]作为第一方面的一种可能的实现方式，在获得无车道区域的虚拟车道间的拓扑连接关系之前，以及获得车道区域的车道和无车道区域的虚拟车道间的拓扑连接关系之前，还包括：根据多种模态的道路环境确定无车道区域的虚拟车道。
[0011]由上，即使在无车道的区域，本方面仍会给出虚拟车道，以指导车辆的行驶路线，从而可以使自动驾驶车辆有章有序的行驶，提高自动驾驶的安全性。
[0012]由上，道路环境的原始数据可以来自于各种车载传感器采集的原始数据。道路环境的感知数据可以来自于车辆安装的感知模块的感知结果。道路环境的先验数据可以来自于车道的标清地图。本申请提供的多种道路环境数据之间互为验证对象，从而可以提高道路环境数据的准确性，进而获得准确的道路信息。
[0013]作为第一方面的一种可能的实现方式，根据多种模态的道路环境数据进行拓扑解析，获得道路的车道级的拓扑连接关系，包括：对多种模态的道路环境数据进行融合，获得融合数据。对融合数据进行拓扑解析，获得道路的车道级的拓扑连接关系。
[0014]由上，通过将多种模态的道路环境数据融合后再进行拓扑解析，可以使解析得到的道路的车道级的拓扑连接关系更接近真实道路的拓扑连接关系。
[0015]作为第一方面的一种可能的实现方式，基于道路的车道级的拓扑连接关系确定道路信息，包括：根据多种模态的道路环境数据进行语义解析，获得道路的车道级的语义信息；将道路的车道级的拓扑连接关系和道路的车道级的语义信息进行结合，获得道路信息。
[0016]由上，道路的车道级的语义信息可以包括车道边缘线、车道中心线、车道区域、车道外区域等等，还可以包括车道的顺逆情况、相关车道与交通规则的关联，例如：红绿灯信息、限速信息等等。
[0017]作为第一方面的一种可能的实现方式，道路信息利用道路信息模型获得；其中，道路信息模型是基于神经网络训练得到的。
[0018]作为第一方面的一种可能的实现方式，道路信息模型是基于神经网络训练得到的，包括：获取训练样本中的道路环境数据和与道路环境数据对应的道路信息；其中，道路信息通过预先标注获得。将训练样本中的道路环境数据作为训练道路信息模型时的输入数据，将与道路环境数据对应的道路信息作为训练道路信息模型时的期望输出数据，对道路信息模型进行训练，以获得道路信息模型。
[0019]由上，提供了一种基于神经网络模型来获取道路信息的方法，并提供了该模型的训练方法。该模型为提前训练好的模型，也可以支持在线修正。通过神经网络模型的方式，
可以实时的确定道路信息，为车辆行驶提供了实时指导。
[0020]本申请的第二方面提供一种道路信息的识别装置，包括：接收模块、解析模块和确定模块。具体的，接收模块，用于接收多种模态的道路环境数据，其中，道路环境包括车道区域的环境和无车道区域的环境。解析模块，用于根据多种模态的道路环境数据进行拓扑解析，获得道路的车道级的拓扑连接关系，其中，道路的车道级的拓扑连接关系用于表示道路中车道之间的相互位置关系和车道的连接情况。确定模块，用于基于道路的车道级的拓扑连接关系确定道路的道路信息。所述多种模态的道路环境数据包括：所述道路环境的原始数据和/或所述道路环境的感知数据、和所述道路环境的先验数据。
[0021]作为第二方面的一种可能的实现方式，车道解析模块中的道路的车道级的拓扑连接关系具体包括：车道区域的车道间的拓扑连接关系、无车道区域的虚拟车道本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种道路信息的识别方法，其特征在于，包括：接收多种模态的道路环境数据；其中，所述道路环境包括车道区域的环境和无车道区域的环境；根据所述多种模态的道路环境数据进行拓扑解析，获得所述道路的车道级的拓扑连接关系，其中，所述道路的车道级的拓扑连接关系用于表示所述道路中车道之间的相互位置关系和所述车道的连接情况；基于所述道路的车道级的拓扑连接关系确定所述道路的道路信息；所述多种模态的道路环境数据包括：所述道路环境的原始数据和/或所述道路环境的感知数据、和所述道路环境的先验数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路的车道级的拓扑连接关系包括：车道区域的车道间的拓扑连接关系、无车道区域的虚拟车道间的拓扑连接关系、以及车道区域的车道和无车道区域的虚拟车道间的拓扑连接关系。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获得所述无车道区域的虚拟车道间的拓扑连接关系之前，以及获得所述车道区域的车道和无车道区域的虚拟车道间的拓扑连接关系之前，还包括：根据所述多种模态的道路环境确定所述无车道区域的虚拟车道。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多种模态的道路环境数据进行拓扑解析，获得所述道路的车道级的拓扑连接关系，包括：对所述多种模态的道路环境数据进行融合，获得融合数据；对所述融合数据进行拓扑解析，获得所述道路的车道级的拓扑连接关系。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述道路的车道级的拓扑连接关系确定所述道路的道路信息，包括：根据所述多种模态的道路环境数据进行语义解析，获得所述道路的车道级的语义信息；将所述道路的车道级的拓扑连接关系和所述道路的车道级的语义信息进行结合，获得所述道路的道路信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述道路的道路信息利用道路信息模型获得；其中，所述道路信息模型是基于神经网络训练得到的。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述道路信息模型是基于神经网络训练得到的，包括：获取训练样本中的所述道路环境数据和与所述道路环境数据对应的所述道路信息；其中，所述道路信息通过预先标注获得；将所述训练样本中的所述道路环境数据作为训练所述道路信息模型时的输入数据，将所述与所述道路环境数据对应的所述道路信息作为训练所述道路信息模型时的期望输出数据，对所述道路信息模型进行训练，以获得所述道路信息模型。8.一种道路信息的识别装置，其特征在于，包括：接收模块，用于接收多种模态的道路环境数据；其中，所述道路环境包括车道区域的环境和无车道区域的环境；
解析模块，用于根据所述多种模态的道路环境数据进行拓扑解析，获得所述道路的车道级的拓扑连接关系，其中，所述道路的车道级的拓扑连接关系用于表示所述道路中车道之间的相互位置关系和所述车道的连接情况；确定模块，用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈哲，温丰，刘镇波，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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