[發明專利]車道線生成方法及裝置、計算機可讀存儲介質、終端

在審

• 申請號: 202210095170.7
• 申請日: 2022-01-26
• 公開（公告）號: CN114549286A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 黃超;葉玥
• 申請（專利權）人: 上海仙途智能科技有限公司
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06T5/00;G06T7/11;G06T11/00;G06V20/58;G06K9/62;G06V10/80
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 駱蘇華

一種車道線生成方法及裝置、計算機可讀存儲介質、終端，所述方法包括：對場景點云數據的一部分進行平面擬合，以得到路面函數；在所述場景點云數據中提取與所述路面函數表示的平面之間的距離小于等于預設距離的點，以得到路面點云數據；將所述路面點云數據的至少一部分劃分為多個體素；根據車輛前進方向，在垂直于所述前進方向的多個平面上，按照預設順序依次確定相鄰兩個體素的高度差值，每當所述高度差值大于預設閾值時，將高度值較大的體素內的至少一部分點作為邊界特征點；根據所述邊界特征點，生成所述車道線。本發明能夠在車輛行駛過程中，實時、精準地檢測車道的邊界，并自動生成準確、穩定的車道線。

技術領域

本發明涉及自動駕駛技術領域，尤其涉及一種車道線生成方法及裝置、計算機可讀存儲介質、終端。

背景技術

在自動駕駛領域，車道線是無人駕駛車輛行駛過程中的重要基礎，如何檢測車道的邊界并生成車道線成為一個很重要的研究課題。

在現有技術中，往往采用車道線識別方式來構建車道線地圖，例如，通過攝像頭等圖像傳感器識別車輛行駛的路面車道線，但這種方式易受光線、障礙物等因素的影響，比如在光線很暗的隧道、障礙物多的施工路段等復雜場景中，可能無法得到準確的車道線；或者，現有技術采用預先構建離線車道線地圖的方法，但此種方式仍依賴于車輛所處的具體場景，比如在信號較差的路段，車輛在自動駕駛時的定位與預先構建的離線車道線地圖之間存在誤差，可能導致車輛無法正常安全地行駛。

因此，亟需一種車道線生成方法，能夠在車輛行駛過程中，實時、準確地檢測車道的邊界，并自動生成準確、穩定的車道線。

發明內容

本發明實現的目的之一是提供一種車道線生成方法及裝置、計算機可讀存儲介質、終端，能夠在車輛行駛過程中，實時、準確地檢測車道的邊界，并自動生成車道線。

為實現上述目的，本發明實施例提供一種車道線生成方法，包括以下步驟：對場景點云數據的一部分進行平面擬合，以得到路面函數；在所述場景點云數據中提取與所述路面函數表示的平面之間的距離小于等于預設距離的點，以得到路面點云數據；將所述路面點云數據的至少一部分劃分為多個體素；根據車輛前進方向，在垂直于所述前進方向的多個平面上，按照預設順序依次確定相鄰兩個體素的高度差值，每當所述高度差值大于預設閾值時，將高度值較大的體素內的至少一部分點作為邊界特征點；根據所述邊界特征點，生成所述車道線。

可選的，在對場景點云數據的一部分進行平面擬合之前，所述方法還包括：采集預設區域范圍內的場景點云數據；根據所述場景點云數據中各個點的坐標，將所述場景點云數據劃分為多個點云分區；對于所述多個點云分區中的每個點云分區，確定所述點云分區的路面種子點云，以得到多個路面種子點云；將所述多個路面種子點云的合集作為所述場景點云數據的一部分。

可選的，所述確定相鄰兩個體素的高度差值包括：分別計算各個體素的內部點高度；基于各個體素的內部點高度，確定各個體素的高度值；將所述相鄰兩個體素的高度值中的較大高度值減去較小高度值，得到所述高度差值。

可選的，所述基于各個體素的內部點高度，確定各個體素的高度值包括以下任一種：對于每個體素，將該體素的內部點高度的最小值作為高度值；對于每個體素，將該體素的內部點高度的最大值作為高度值；對于每個體素，將該體素的內部點高度的平均值作為高度值。

可選的，所述邊界特征點包括基于前一幀場景點云數據確定的前一幀邊界特征點以及基于當前幀場景點云數據確定的當前幀邊界特征點；根據所述邊界特征點，生成所述車道線包括：對所述前一幀邊界特征點，進行仿射變換，以得到變換后的邊界特征點；根據所述變換后的邊界特征點和當前幀邊界特征點，生成所述車道線。

可選的，對所述前一幀邊界特征點，進行仿射變換包括：采用仿射變換矩陣，對所述前一幀邊界特征點，進行仿射變換；其中，所述仿射變換矩陣是基于前一幀車輛位姿數據和當前幀車輛位姿數據確定的。

可選的，采用下述公式，確定所述仿射變換矩陣：