【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能交通，特别涉及一种道路的可行驶区域生成方法、装置、车辆及存储介质。
技术介绍
1、随着车联网技术的发展，自动驾驶技术已经成为研究热点。自动驾驶技术主要是指车辆在极少或没有来自驾驶员的输入的情况下导航通过驾驶环境，但当定位出现延迟、轨迹规划异常、跟踪误差较大时，车辆会发生碰撞风险，降低自动驾驶车辆自动驾驶的安全性，从而降低自动驾驶车辆的自动驾驶性能的可靠性。
2、相关技术中，可以利用融合的方式提高建立高精度地图的精确度和实时性，其融合的方式主要分为重地图和重感知这两种方案。其中，重地图的方案是在在车辆行驶时依赖已建立好的高精地图做决策规划，而重感知则是利用传感器如摄像机、雷达等实时获取的数据，通过网络学习提取出可行驶区域，进而提高高精度的精确度和实时性。
3、然而，相关技术中，重地图在高精地图的制作和维护上成本都很高，且不同城市的交通场景差别较大，很难用统一的地图格式。重感知的维护成本虽然低，但单次、实时建图的前向范围有限，限制了车辆的规划距离，且精度不高。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种道路的可行驶区域生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合信息提取所述当前场景的至少一个车道特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别模型为mmdetection网络模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部地图和所述当前地图得到实际地图信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合信息提取所述当前场景的至少一个车道特征，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根...
【技术特征摘要】
1.一种道路的可行驶区域生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合信息提取所述当前场景的至少一个车道特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别模型为mmdetection网络模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部地图和所述当前地图得到实际地图信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合信息提取所述当前场景的至少一个车道特征，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部地图...
【专利技术属性】
技术研发人员：李明泽，
申请(专利权)人：大卓智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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