[發明專利]確定眾包數據中車道線形狀的方法、裝置和設備

有效

• 申請號: 202010467193.7
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN111611958B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 石尚津;成曉玲;李鵬航;宋向勃;郭兆鐘
• 申請（專利權）人: 武漢四維圖新科技有限公司
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 張娜;臧建明

本發明實施例提供一種確定眾包數據中車道線形狀的方法、裝置和設備，通過對車道線對應的數據進行分段聚合預處理；將預處理后的數據由大地坐標系轉化到以道路參考線的起點為原點的北東地坐標系，再在北東地坐標系中獲取該車道線的坐標數據相對于道路參考線的相對偏移量，對該相對偏移量擬合，根據擬合結果，還原車道線數據為大地坐標系中數據，根據還原的大地坐標系中數據得到車道線形狀。提高了車道線形狀識別效率。

技術領域

本發明實施例涉及無人駕駛領域，尤其涉及一種確定眾包數據中車道線形狀的方法、裝置和設備。

背景技術

高精度地圖可以準確地體現實際道路信息，被廣泛應用于無人駕駛領域，由于部分實際道路信息(如車道線形狀)會發生變化，所以通常要對高精度地圖進行更新，那么，就需要識別車道線形狀，以實現高精度地圖的更新。

現有技術中，通過數據采集設備采集車道線數據，利用高斯濾波對該數據進行去噪，將去噪后的數據按照相似度進行聚類，對聚類后的數據進行擬合，得到車道線形狀。然而，這些操作都是對絕對坐標數據進行處理，其識別車道線形狀的效率低。

發明內容

本發明實施例提供一種確定眾包數據中車道線形狀的方法、裝置和設備，以提高車道線形狀識別效率。

第一方面，本發明實施例提供一種確定眾包數據中車道線形狀的方法，所述方法包括：

對同一車道線對應的至少兩組第一坐標數據進行分段聚合預處理，得到所述車道線對應的一組第一坐標數據，其中，所述第一坐標數據為基于大地坐標系的數據；

將所述車道線對應的一組第一坐標數據轉化為基于北東地坐標系的第二坐標數據，其中，所述北東地坐標系以所述車道線對應的道路參考線的起點為原點；

根據所述車道線的第二坐標數據獲取所述第二坐標數據相對于所述道路參考線的相對偏移量；

對所述第二坐標數據相對于所述道路參考線的相對偏移量進行擬合處理，得到所述車道線相對于所述道路參考線的相對偏移量；

根據所述車道線相對于所述道路參考線的相對偏移量、所述道路參考線、所述北東地坐標系，獲取所述車道線基于所述大地坐標系的車道線的形狀。

在一種可能的實施方式中，所述對同一車道線對應的至少兩組第一坐標數據進行分段聚合預處理，得到所述車道線對應的一組第一坐標數據，包括：

從眾包數據中，獲取同一條車道線對應的至少兩組第一坐標數據；

基于道路參考線的分段對所述至少兩組第一坐標數據進行分段處理，獲取每個分段對應的車道線的至少兩組第一坐標數據；

對所述每個分段對應的車道線的至少兩組第一坐標數據進行聚合處理，得到每個分段對應的車道線的一組第一坐標數據。

在一種可能的實施方式中，所述對所述每個分段對應的車道線的至少兩組第一坐標數據進行聚合處理，得到每個分段對應的車道線的一組第一坐標數據之前，還包括：

根據插值點的橫坐標和縱坐標對每個分段對應的車道線至少兩組第一坐標數據進行補全處理。

在一種可能的實施方式中，所述根據所述車道線的第二坐標數據獲取所述第二坐標數據相對于道路參考線的相對偏移量，包括：

根據所述車道線的第二坐標數據在所述道路參考線上的投影，確定每個所述第二坐標數據相對于道路參考線的相對偏移量，其中，投影點的縱向坐標作為相對縱向偏移量，投影點與第二坐標數據的橫向差值、高程差值作為相對橫向偏移量、相對高程偏移量。

在一種可能的實施方式中，所述對所述第二坐標數據相對于所述道路參考線的相對偏移量進行擬合處理，得到所述車道線相對于所述道路參考線的相對偏移量之前，還包括：