一种车道线建图方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种车道线建图方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：基于车道线图像的语义分割图像，确定车道线图像中具有车道线语义标签的各个像素点；对各个像素点进行车道线拟合，得到拟合车道线；基于车辆的位姿信息，将从拟合车道线采样出的各个目标像素点，在图像坐标系下的第一坐标信息，分别转换为在世界坐标系下的第二坐标信息；基于每条拟合车道线中的各个目标像素点的第二坐标信息，构建各条目标车道线，得到车道线地图。得到车道线地图。得到车道线地图。

【技术实现步骤摘要】
一种车道线建图方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本公开涉及自动驾驶
，具体而言，涉及一种车道线建图方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]高精度地图作为服务于自动驾驶技术的专用地图，在自动驾驶技术中发挥着重要作用。车道线作为高精度地图中的重要辅助线，自动驾驶车辆可以根据车道线，实现在正确的车道线行驶，进而实现安全行车。
[0003]但在通常情况下，车道线构建的方式大多依赖高昂的传感器设备以及高精度激光雷达，还需要复杂且繁琐的构建步骤，构建成本较高，构建效率较低。

技术实现思路

[0004]本公开实施例至少提供一种车道线建图方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]第一方面，本公开实施例提供了一种车道线建图方法，包括：
[0006]基于车道线图像的语义分割图像，确定所述车道线图像中具有车道线语义标签的各个像素点；
[0007]对所述各个像素点进行车道线拟合，得到拟合车道线；
[0008]基于车辆的位姿信息，将从所述拟合车道线采样出的各个目标像素点，在图像坐标系下的第一坐标信息，分别转换为在世界坐标系下的第二坐标信息；
[0009]基于每条所述拟合车道线中的各个目标像素点的第二坐标信息，构建各条目标车道线，得到车道线地图。
[0010]该实施方式，利用车道线图像的语义分割图像进行车道线的拟合，不需要使用高昂的传感器设备以及高精度激光雷达，有效降低了车道线构建的成本。由于语义分割图像可以指示具有车道线语义标签的各个像素点，因此，基于语义分割图像可以快速挑选出属于车道线的像素点，进而快速拟合出各条拟合车道线。再从拟合车道线中采样目标像素点，并将目标像素点的第一坐标信息转换为在世界坐标系下的第二坐标信息，最后基于每条拟合车道线中的各个目标像素点的第二坐标信息进行车道线的构建；能够实现在世界坐标系下，快速且准确地构建出各条目标车道线，有效提高了车道线构建的效率，最终得到准确的车道线地图。
[0011]第二方面，本公开实施例还提供一种车道线建图装置，包括：
[0012]确定模块，用于基于车道线图像的语义分割图像，确定所述车道线图像中具有车道线语义标签的各个像素点；
[0013]拟合模块，用于对所述各个像素点进行车道线拟合，得到拟合车道线；
[0014]转换模块，用于基于车辆的位姿信息，将从所述拟合车道线采样出的各个目标像素点，在图像坐标系下的第一坐标信息，分别转换为在世界坐标系下的第二坐标信息；
[0015]构建模块，用于基于每条所述拟合车道线中的各个目标像素点的第二坐标信息，
构建各条目标车道线，得到车道线地图。
[0016]第三方面，本公开可选实现方式还提供一种计算机设备，处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
[0017]第四方面，本公开可选实现方式还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
[0018]关于上述车道线建图装置、计算机设备、及计算机可读存储介质的效果描述参见上述车道线建图方法的说明，这里不再赘述。
[0019]为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，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相关的附图。
[0021]图1示出了本公开实施例所提供的一种车道线建图方法的流程图；
[0022]图2示出了本公开实施例所提供的一种语义分割图像的示意图；
[0023]图3示出了本公开实施例所提供的一种确定出的初始车道线的示意图；
[0024]图4示出了本公开实施例所提供的一种第一车道线的示意图；
[0025]图5示出了本公开实施例所提供的一种第一车道线关联的各条目标线段的示意图；
[0026]图6示出了本公开实施例所提供的一种各个第一车道线关联的拟合车道线的示意图；
[0027]图7示出了本公开实施例所提供的一种将目标像素点投影至语义分割图像的示意图；
[0028]图8示出了本公开实施例所提供的一种构建出的车道线地图的示意图；
[0029]图9示出了本公开实施例所提供的一种车道线建图装置的示意图；
[0030]图10示出了本公开实施例所提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0031]为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实
施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0032]另外，本公开实施例中的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。
[0033]在本文中提及的“多个或者若干个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0034]经研究发现，为了构建出高精度地图中的车道线，通过需要依赖高昂的传感器设备以及高精度激光雷达实现。例如，可以使用高精度惯性导航设备和高精度激光雷达进行数据采集，对采集的数据进行预处理，得到几何地图点云，再从地图点云中筛选出属于车道线的点云，基于属于车道线的点云实现对车道线的矢量化表示，最后根据矢量化表示的车道线地图构建出各条车道线。但上述过程，不仅成本较高、步骤繁琐，还需要人工的方式进行点云的验证和筛选，降低了车道线构建的及时性和效率。并且，在一些卫星信号较差的地方，高精度惯性导航设备和高精度激光雷达的使用将受到限制，从而导致无法构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车道线建图方法，其特征在于，包括：基于车道线图像的语义分割图像，确定所述车道线图像中具有车道线语义标签的各个像素点；对所述各个像素点进行车道线拟合，得到拟合车道线；基于车辆的位姿信息，将从所述拟合车道线采样出的各个目标像素点，在图像坐标系下的第一坐标信息，分别转换为在世界坐标系下的第二坐标信息；基于每条所述拟合车道线中的各个目标像素点的第二坐标信息，构建各条目标车道线，得到车道线地图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每条所述拟合车道线中的各个目标像素点的第二坐标信息，构建各条目标车道线，包括：针对每条所述拟合车道线，在基于该拟合车道线中的各个目标像素点的所述第二坐标信息，确定已构建车道线中存在与该拟合车道线重叠的重叠车道线的情况下，以所述重叠车道线的方向作为坐标轴方向建立三维的目标坐标系；基于所述世界坐标系和所述目标坐标系之间的第一转换关系，将所述拟合车道线和所述重叠车道线中的各个目标像素点的所述第二坐标信息，分别转换为所述目标坐标系下的第三坐标信息；基于每个所述目标像素点的所述第三坐标信息，构建与所述拟合车道线和所述重叠车道线相关联的目标车道线。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述目标像素点的第三坐标信息，构建与所述拟合车道线和所述重叠车道线相关联的目标车道线，包括：基于每个所述目标像素点的第三坐标信息，构建与所述拟合车道线和所述重叠车道线关联的目标曲线的曲线方程；利用每个所述目标像素点的第三坐标信息，对每个所述目标像素点在所述重叠车道线的方向上进行排序，从所述目标像素点中筛选出排序在第一位的第一像素点和排序在最后一位的第二像素点；基于所述曲线方程、所述第一像素点、所述第二像素点和用于采样所述目标像素点的采样距离，对每个所述目标像素点的所述第三坐标信息分别进行更新，得到更新后的第四坐标信息；基于各个所述目标像素点的所述第四坐标信息，构建与所述拟合车道线和所述重叠车道线相关联的所述目标车道线。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述目标像素点的所述第四坐标信息，构建与所述拟合车道线和所述重叠车道线相关联的所述目标车道线，包括：基于所述目标坐标系和所述世界坐标系之间的第二转换关系，将每个所述第四坐标信息，转换为位于所述世界坐标系下的第五坐标信息；基于每个所述第五坐标信息，构建与所述拟合车道线和所述重叠车道线相关联的所述目标车道线。5.根据权利要求2至4任一项所述的方法，其特征在于，按照以下步骤确定所述已构建车道线是否与所述拟合车道线重叠：基于所述已构建车道线中的各个目标像素点的第二坐标信息，和所述拟合车道线中的
各个目标像素点的第二坐标信息，确定所述已构建车道线和所述拟合车道线之间的第一平行度和第一最长距离；所述已构建车道线中的各个目标像素点为存储的用于构建所述已构建车道线的拟合车道线中的各个目标像素点；在确定所述第一平行度小于第一预设平行度、且所述第一最长距离小于第一预设距离的情况下，确定所述已构建车道线与所述拟合车道线重叠。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于车辆的位姿信息，将从所述拟合车道线采样出的各个目标像素点，在图像坐标系下的第一坐标信息，分别转换为在世界坐标系下的第二坐标信息，包括：基于所述图像坐标系和所述车辆所在的车体坐标系之间的第三转换关系，将各个所述目标像素点的所述第一坐标信息，转换为所述车体坐标系下的第六坐标信息；基于所述车辆的位姿信息，将各个所述第六坐标信息，分别转换为所述世界坐标系下的第二坐标信息。7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述各个像素点进行车道线拟合，得到拟合车道线，包括：确定由所述各个像素点构成的各条第一车道线，并基于从每条所述第一车道线的多个像素点中随机选取的两个第三像素点，拟合初始线段，确定所述第一车道线中位于所述初始线段中的第四像素点的第一数量；在所述第一数量未满足第一预设条件的情况下，返回执行所述拟合初始线段的步骤，直至所述第四像素点的第一数量满足所述第一预设条件；对所述初始线段进行长度扩展，直至扩展后的初始线段中的两端位置不属于所述第一车道线，在所述扩展后的初...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵明，方宇，刘余钱，
申请(专利权)人：上海临港绝影智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：