【技术实现步骤摘要】
本申请主要涉及智能驾驶领域，尤其涉及一种车道线定位故障诊断方法和系统。
技术介绍
1、定位算法在智能驾驶领域中尤为重要，但由于算法本身的局限性，在某些特殊场景下会达到算法的边界和极限，从而影响智能驾驶下游归空算法的路径规划和控制，容易发生事故。当定位发生上述故障时，下游规控就会进行错误的规划，例如，当定位在最左侧车道偏左时，规控以为当前是居中车道线行驶，在大区率弯道时会稍微往左控制进行过弯，此时就会发生碰撞防护栏风险；定位错车道故障会使规控进行严重的错误行车轨迹规划。
2、现有技术中对于定位故障的诊断方式存在诸多不足。首先，现有技术没有针对厘米级高精定位偏及错车道的故障诊断方法，目前较多借助gps和imu的诊断技术方案。然而，gps在经过国测局偏转插件加偏之后会产生恒定的加偏误差和随机噪声，imu的随机噪声和零偏一直很大，所以精度不够，并不能很好的进行诊断。另外，现有的错车道故障诊断借助了感知端的感知车道线路沿、边缘车道线和高精地图车道线路沿进行匹配判断，但是目前最前沿的感知技术也无法一直有效准确的输出边缘车道线及路沿信息，因此，误检、漏检率十分高。并且，高精地图给的车道线路沿信息经常部分缺失或者多出，这就导致了使用车道线路沿、边缘车道线来错车道故障诊断准确率很低。
技术实现思路
1、本申请要解决的技术问题是提供车道线定位故障诊断方法和系统，本申请能够精确诊断出车道线定位故障，保障行车安全。
2、为解决上述技术问题，本申请提供了一种车道线定位故障诊断方法，包
3、可选地，所述当前车道对应的所述地图车道线和所述感知车道线分别包括第一地图车道线、第二地图车道线、第一感知车道线和第二感知车道线，且所述近端点距离所述车辆的距离为1m~3m，所述远端点与所述车辆之间的距离为8m~22m，所述差异阈值包括距离差异阈值m1，所述方法还包括：获取在所述近端点处，所述第一地图车道线和所述第一感知车道线之间的距离差异dis1、以及所述第二地图车道线和所述第二感知车道线之间的距离差异dis2；获取在所述远端点处，所述第一地图车道线和所述第一感知车道线之间的距离差异dis3、以及所述第二地图车道线和所述第二感知车道线之间的距离差异dis4；获取dis1、dis2、dis3和dis4与所述距离差异阈值m1之间的距离比较结果，并根据所述距离比较结果输出所述故障诊断结论。
4、可选地，获取dis1、dis2、dis3和dis4与所述距离差异阈值m1之间的距离比较结果的步骤具体包括：分别比较dis1、dis2、dis3和dis4与所述距离差异阈值之间的大小；和/或分别比较（dis1+dis3）/2 和（dis2+dis4）/2 与所述距离差异阈值之间的大小。
5、可选地，所述方法还包括通过所述感知车道线的曲率，判断所述当前车道是否为弯道或直道，且所述远端点包括直道远端点和弯道远端点，其中，所述直道远端点与所述车辆之间的距离为18m~22m，所述弯道远端点与所述车辆之间的距离为8m~15m。
6、可选地，所述距离差异阈值包括普通阈值m11和严重阈值m12，所述普通阈值m11的取值范围为0.25m~0.35m，所述严重阈值m12的取值范围为0.75m~0.85m。
7、可选地，所述当前车道对应的所述地图车道线和所述感知车道线分别包括第一地图车道线、第二地图车道线、第一感知车道线和第二感知车道线，位于所述当前车道两侧的所述临近车道对应的所述地图车道线和感知车道线分别包括第三地图车道线、第四地图车道线、第三感知车道线和第四感知车道线，所述差异阈值包括车道线差异阈值m2，所述方法还包括：获取在所述近端点处，所述第一地图车道线和所述第一感知车道线之间的距离差异dis1、所述第二地图车道线和所述第二感知车道线之间的距离差异dis2、所述第三地图车道线和所述第三感知车道线之间的距离差异dis5以及所述第四地图车道线和所述第四感知车道线之间的距离差异dis6；以及获取dis1、dis2、dis5和dis6与所述车道线差异阈值m2之间的车道线比较结果，并根据所述车道线比较结果输出故障诊断结果。
8、可选地，所述车道线差异阈值m2的取值范围为2.8m~3.5m。
9、可选地，所述方法还包括设定比较结果持续时间t，当获取所述比较结果且维持所述持续时间t后，才根据所述比较结果输出故障诊断结论。
10、为解决上述技术问题，本申请提供了一种车道线定位故障诊断系统，包括：融合中心，配置为在车辆的行驶过程中，持续地解算所述车辆的当前帧位姿信息；高精地图模块，配置为在所述车辆的形式过程中，持续地获取所述车辆正在行驶区域的高精地图信息，所述高精地图信息包括所述车辆所在的当前车道和与所述当前车道临近的一条或多条临近车道对应的地图车道线； 感知模块，配置为在所述车辆对应的车辆坐标系中生成所述当前车道和所述一条或多条临近车道对应的感知车道线；以及地图匹配模块，配置为根据前述任一实施例的方法，输出所述故障诊断结论。
11、为解决上述技术问题，本申请提供了一种存储有计算机程序代码的计算机可读介质，所述计算机程序代码在由处理器执行时实现如上所述任一实施例的方法。
12、与现有技术相比，本申请通过地图车道线和感知车道线的融合进行车道故障检测，能够降低故障检测所需的资源和负载，且能够精确诊断出车道线定位故障及错位车道，保障行车安全。
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1.一种车道线定位故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前车道对应的所述地图车道线和所述感知车道线分别包括第一地图车道线、第二地图车道线、第一感知车道线和第二感知车道线，且所述近端点距离所述车辆的距离为1m~3m，所述远端点与所述车辆之间的距离为8m~22m，所述差异阈值包括距离差异阈值M1，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，获取dis1、dis2、dis3和dis4与所述距离差异阈值M1之间的距离比较结果的步骤具体包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括通过所述感知车道线的曲率，判断所述当前车道是否为弯道或直道，且所述远端点包括直道远端点和弯道远端点，其中，所述直道远端点与所述车辆之间的距离为18m~22m，所述弯道远端点与所述车辆之间的距离为8m~15m。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述距离差异阈值包括普通阈值M11和严重阈值M12，所述普通阈值M11的取值范围为0.25m~0.35m，所述严重阈值M12的取值范围为0.75m~
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前车道对应的所述地图车道线和所述感知车道线分别包括第一地图车道线、第二地图车道线、第一感知车道线和第二感知车道线，位于所述当前车道两侧的所述临近车道对应的所述地图车道线和感知车道线分别包括第三地图车道线、第四地图车道线、第三感知车道线和第四感知车道线，所述差异阈值包括车道线差异阈值M2，所述方法还包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述车道线差异阈值M2的取值范围为2.8m~3.5m。
8.如权利要求1~7任一项所述的方法，其特征在于，还包括设定比较结果持续时间t，当获取所述比较结果且维持所述持续时间t后，才根据所述比较结果输出故障诊断结论。
9.一种车道线定位故障诊断系统，其特征在于，包括：
10.一种存储有计算机程序代码的计算机可读介质，所述计算机程序代码在由处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车道线定位故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前车道对应的所述地图车道线和所述感知车道线分别包括第一地图车道线、第二地图车道线、第一感知车道线和第二感知车道线，且所述近端点距离所述车辆的距离为1m~3m，所述远端点与所述车辆之间的距离为8m~22m，所述差异阈值包括距离差异阈值m1，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，获取dis1、dis2、dis3和dis4与所述距离差异阈值m1之间的距离比较结果的步骤具体包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括通过所述感知车道线的曲率，判断所述当前车道是否为弯道或直道，且所述远端点包括直道远端点和弯道远端点，其中，所述直道远端点与所述车辆之间的距离为18m~22m，所述弯道远端点与所述车辆之间的距离为8m~15m。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述距离差异阈值包括普通阈值m11和严重阈值m12，所述普通阈值m11的取值范...
【专利技术属性】
技术研发人员：张瑜，
申请(专利权)人：合众新能源汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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