车道线定位故障诊断方法和系统技术方案

本申请提供了一种车道线定位故障诊断方法和系统，包括持续地获取车辆在行驶过程中的当前帧位姿信息；获取车辆正在行驶区域的高精地图信息，高精地图信息包括车辆所在的当前车道和与当前车道临近的一条或多条临近车道对应的地图车道线；在车辆对应的车辆坐标系中获取当前车道和一条或多条临近车道对应的感知车道线；根据当前帧位姿信息将感知车道线由车辆坐标系转换至世界坐标系；在世界坐标系中设定更靠近车辆的近端点和车辆前方的远端点，并分别获取近端点处和远端点处地图车道线和感知车道线之间的距离差异；以及获取距离差异与差异阈值之间的比较结果，并根据比较结果输出故障诊断结论。本申请能够精确诊断出车道线定位故障，保障行车安全。

【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、漏检率十本文档来自技高网...

【技术保护点】

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...

【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：