【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能网联汽车，具体涉及一种自动驾驶路口路径规划方法及装置、非暂时性计算机可读存储介质。
技术介绍
1、当前行业内城市自动驾驶方案依赖高精度地图，高精地图可提供每个车道精确的车道中线作为自动驾驶参考线，在路口处也会提供车道间的虚拟车道中线作为参考线。基于高精地图的路径规划算法一般在两条相邻的参考线及附近区域采样若干个样本点，形成若干条局部的待选路径，通过合适的代价函数设计，获得每条待选路径对应的代价值，最后选择代价最小的路径，得出对应的路径点输出至控制模块。但由于高精地图的维护成本高，更新频率慢，且覆盖范围不足，因此所对应的规划算法乃至自动驾驶方案在没有高精地图数据的地区受到极大的限制。
技术实现思路
1、本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种自动驾驶路口路径规划方法及装置、非暂时性计算机可读存储介质，以在不需要高精地图的情况下完成在路口以及城乡道路等场景下的路径规划，扩展自动驾驶的覆盖场景。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种自动驾驶路口路径规划方法，包括：
3、分别获取路口环境图像信息和车辆定位信息，并将获取的路口环境图像信息进行拼接；
4、对拼接后的图像中的车道线和停止线进行识别，获得当前路口的车道信息；
5、将获得的当前路口的车道信息与导航地图的相应信息进行匹配，如果匹配成功，则获取诱导点信息，并根据所述诱导点信息和所述导航地图，生成带有诱导点图层的地图；
6、根据所述带有诱导点图层的
7、根据生成的路口各车道中心点，获得车辆至目标路口的未来行驶路径。
8、进一步地，所述对拼接后的图像中的车道线和停止线进行识别，获得当前路口的车道信息，具体包括：
9、将拼接后的图像中的任一像素点转换为车辆坐标系下坐标点，获得所述当前路口的车道信息，所述当前路口的车道信息包括车道数量n、道路总宽度l以及道路朝向φ。
10、进一步地，所述将拼接后的图像中的任一像素点转换为车辆坐标系下坐标点，具体包括：
11、将拼接后的图像中的任一像素点(u,v)按照下式转换到车辆坐标系下坐标点(xw，yw，zw)：
12、
13、其中，u为空间点在图像中的x坐标；v为空间点在图像中的y坐标；zc为三维至二维转换过程中的待定系数；u0为摄像头中心点在图像中的x坐标；v0为摄像头中心点在图像中的y坐标；f为摄像头焦距；dx为单位像素在x方向的宽度；dy为单位像素在y方向的宽度；t3x1为摄像头中心点在车辆坐标系下的平移矩阵；r3x3为摄像头坐标系转换到车辆坐标系时的旋转矩阵；xw、yw、zw为空间点在车辆坐标系下的坐标值；其中zw为定值，其值为道路平面在车辆坐标系下垂直方向的值，通过测量得到；m矩阵为三维车辆坐标向二维图像坐标转换的系数；
14、将上式展开得到下式：
15、
16、求解上式得到zc、xw、yw，使拼接后的图像中的任一像素点(u,v)均获得其对应车辆坐标系中的坐标(xw，yw，zw)。
17、进一步地，所述将获得的当前路口的车道信息与导航地图的相应信息进行匹配，具体包括：
18、将映射到车辆坐标系下获得的车道数量n、道路总宽度l以及道路朝向φ，分别与导航地图中包含的车道数量n、道路宽度l以及道路朝向进行匹配，当车道数量匹配并且道路宽度和道路朝向差异在预设阈值范围内，则判定匹配成功。
19、进一步地，诱导点为道路停止线中间点，通过下式将诱导点所处的车辆坐标系转换到utm坐标系：
20、
21、其中，x、y为诱导点在utm坐标系下的坐标值；xw、yw为空间点在车辆坐标系下的坐标值；x、y为utm坐标系下车辆在地面的绝对位置，θ为utm坐标系下车辆在地面与正北方向的夹角；
22、所述诱导点信息包括诱导点在utm坐标系下的坐标x和y、车道数量n、道路总宽度l以及道路朝向φ。
23、进一步地，所述根据所述带有诱导点图层的地图，生成路口各车道中心点，具体包括：
24、根据所述带有诱导点图层的地图启用自动驾驶，结合全局路径规划，所述带有诱导点图层的地图生成前方预设范围内路口的诱导点信息；
25、根据所述诱导点信息获得每个车道的中心点坐标。
26、进一步地，根据所述诱导点信息按照下式获得每个车道的中心点坐标：
27、n为奇数；
28、或者
29、n为偶数。
30、其中，xn、yn为每个车道的中心点坐标。
31、进一步地，所述根据生成的路口各车道中心点，获得车辆至目标路口的未来行驶路径，具体包括：
32、选择当前车辆所在的车道中心点以及目标车道的中心点，同时结合车道朝向，通过混合a*搜索算法获得初始参考线，并通过曲线平滑方法对所述初始参考线进行平滑，获得车辆至目标路口的未来行驶路径。
33、进一步地，所述自动驾驶路口路径规划方法还包括：按照车辆至目标路口的未来行驶路径自动驾驶过程中，如果识别到有效的车道线信息，则以识别到的车道线信息重新规划路径。
34、进一步地，将获得的当前路口的车道信息与导航地图的相应信息进行匹配，如果匹配成功，还包括：
35、获取诱导点信息并将所述诱导点信息连同路口环境图像信息、当前路口的车道信息和所述车辆定位信息上传至云端，供云端生成带有诱导点图层的地图；
36、根据云端推送的带有诱导点图层的地图，生成路口各车道中心点。
37、本专利技术还提供一种自动驾驶路口路径规划装置，包括：
38、数据采集模块，用于分别获取路口环境图像信息和车辆定位信息，并将获取的路口环境图像信息进行拼接；
39、图像识别模块，用于对拼接后的图像中的车道线和停止线进行识别，获得当前路口的车道信息；
40、地图匹配模块，用于将获得的当前路口的车道信息与导航地图的相应信息进行匹配，如果匹配成功，则获取诱导点信息，并根据所述诱导点信息和所述导航地图，生成带有诱导点图层的地图；
41、车道中心点生成模块，用于根据所述带有诱导点图层的地图，生成路口各车道中心点；
42、路径规划模块，用于根据生成的路口各车道中心点，获得车辆至目标路口的未来行驶路径。
43、进一步地，所述图像识别模块具体用于：
44、将拼接后的图像中的任一像素点转换为车辆坐标系下坐标点，获得所述当前路口的车道信息，所述当前路口的车道信息包括车道数量n、道路总宽度l以及道路朝向φ。
45、进一步地，所述将拼接后的图像中的任一像素点转换为车辆坐标系下坐标点，具体包括：
46、将拼接后的图像中的任一像素点(u,v)按照下式转换到车辆坐标系下坐标点(xw，yw，zw)：
47、
48、其中，u为空间点在图像本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自动驾驶路口路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，所述对拼接后的图像中的车道线和停止线进行识别，获得当前路口的车道信息，具体包括：
3.根据权利要求2所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，所述将拼接后的图像中的任一像素点转换为车辆坐标系下坐标点，具体包括：
4.根据权利要求1所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，所述将获得的当前路口的车道信息与导航地图的相应信息进行匹配，具体包括：
5.根据权利要求4所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，诱导点为道路停止线中间点，通过下式将诱导点所处的车辆坐标系转换到UTM坐标系：
6.根据权利要求5所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，所述根据所述带有诱导点图层的地图，生成路口各车道中心点，具体包括：
7.根据权利要求6所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，根据所述诱导点信息按照下式获得每个车道的中心点坐标：
8.根据权利要求7所述的自动驾驶路口路径规划方
9.根据权利要求1所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，还包括：按照车辆至目标路口的未来行驶路径自动驾驶过程中，如果识别到有效的车道线信息，则以识别到的车道线信息重新规划路径。
10.根据权利要求1所述的自动驾驶路口路径规划方法，其特征在于，将获得的当前路口的车道信息与导航地图的相应信息进行匹配，如果匹配成功，还包括：
11.一种自动驾驶路口路径规划装置，其特征在于，包括：
12.根据权利要求11所述的自动驾驶路口路径规划装置，其特征在于，所述图像识别模块具体用于：
13.根据权利要求12所述的自动驾驶路口路径规划装置，其特征在于，所述将拼接后的图像中的任一像素点转换为车辆坐标系下坐标点，具体包括：
14.根据权利要求11所述的自动驾驶路口路径规划装置，其特征在于，所述地图匹配模块将获得的当前路口的车道信息与导航地图的相应信息进行匹配，具体包括：
15.根据权利要求14所述的自动驾驶路口路径规划装置，其特征在于，诱导点为道路停止线中间点，所述地图匹配模块还用于通过下式将诱导点所处的车辆坐标系转换到UTM坐标系：
16.根据权利要求15所述的自动驾驶路口路径规划装置，其特征在于，所述车道中心点生成模块具体用于：
17.根据权利要求16所述的自动驾驶路口路径规划装置，其特征在于，所述车道中心点生成模块根据所述诱导点信息按照下式获得每个车道的中心点坐标：
18.根据权利要求17所述的自动驾驶路口路径规划装置，其特征在于，所述路径规划模块具体用于：
19.根据权利要求11所述的自动驾驶路口路径规划装置，其特征在于，所述路径规划模块还用于：按照车辆至目标路口的未来行驶路径自动驾驶过程中，如果识别到有效的车道线信息，则以识别到的车道线信息重新规划路径。
20.根据权利要求11所述的自动驾驶路口路径规划装置，其特征在于，所述地图匹配模块在将获得的当前路口的车道信息与导航地图的相应信息进行匹配，如果匹配成功，还用于：将所述诱导点信息连同路口环境图像信息、当前路口的车道信息和所述车辆定位信息上传至云端，供云端生成带有诱导点图层的地图；
21.一种非暂时性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂时性计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述非暂时性计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1～10任一项所述的自动驾驶路口路径规划方法。
...【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶路口路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，所述对拼接后的图像中的车道线和停止线进行识别，获得当前路口的车道信息，具体包括：
3.根据权利要求2所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，所述将拼接后的图像中的任一像素点转换为车辆坐标系下坐标点，具体包括：
4.根据权利要求1所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，所述将获得的当前路口的车道信息与导航地图的相应信息进行匹配，具体包括：
5.根据权利要求4所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，诱导点为道路停止线中间点，通过下式将诱导点所处的车辆坐标系转换到utm坐标系：
6.根据权利要求5所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，所述根据所述带有诱导点图层的地图，生成路口各车道中心点，具体包括：
7.根据权利要求6所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，根据所述诱导点信息按照下式获得每个车道的中心点坐标：
8.根据权利要求7所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，所述根据生成的路口各车道中心点，获得车辆至目标路口的未来行驶路径，具体包括：
9.根据权利要求1所述的自动驾驶路口路径规划方法，，其特征在于，还包括：按照车辆至目标路口的未来行驶路径自动驾驶过程中，如果识别到有效的车道线信息，则以识别到的车道线信息重新规划路径。
10.根据权利要求1所述的自动驾驶路口路径规划方法，其特征在于，将获得的当前路口的车道信息与导航地图的相应信息进行匹配，如果匹配成功，还包括：
11.一种自动驾驶路口路径规划装置，其特征在于，包括：
12.根据权利要求11所述的自动驾驶路口路径规划装置，其特征在于，所述图像识别模块具体用于：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈学文，王玉龙，闵欢，梁铭靖，李海军，王权奇，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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