【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，涉及車道線信息獲取技術(shù)，具體涉及一種車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、車道線作為基本的交通標(biāo)志線之一，是汽車行駛的約束與指示。隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，車道線對(duì)車道保持、碰撞預(yù)警等輔助駕駛功能，以及進(jìn)行環(huán)境感知構(gòu)建安全行駛區(qū)域有著重要意義，使得車道線跟蹤精度的要求越來(lái)越高。
2、目前，車道線跟蹤方法包括基于圖像歷史幀車道線位置和基于車道線參數(shù)濾波方式的車道線跟蹤，其中，基于圖像歷史幀車道線位置的車道線跟蹤方法，是依賴“車道線前后幀不出現(xiàn)大的波動(dòng)”的假設(shè)進(jìn)行車道線跟蹤，但是該方法在復(fù)雜多變的道路環(huán)境、行車速度較快、轉(zhuǎn)向不確定或相機(jī)幀率過(guò)低等情況下，前后幀圖像中的車道線位置大概率會(huì)出現(xiàn)較大的波動(dòng)，通過(guò)該方法不能得到準(zhǔn)確的車道線信息。基于車道線參數(shù)濾波方式的車道線跟蹤方法，則受濾波器的選擇影響較大，例如：kalman濾波器比較適用線性系統(tǒng)且狀態(tài)概率密度符合高斯分布的應(yīng)用場(chǎng)景，但一般的行車場(chǎng)景檢測(cè)得到的車道線參數(shù)噪聲分布狀態(tài)并不總是符合高斯分布，這使得該濾波器跟蹤方式在一些特定場(chǎng)景中無(wú)法適用，其他的例如改進(jìn)的kalman濾波、粒子濾波等等，也都存在各自的局限性，都會(huì)影響車道線跟蹤結(jié)果的準(zhǔn)確性。
3、總的來(lái)說(shuō)，上述兩種車道線跟蹤方法在自車運(yùn)動(dòng)多變、道路環(huán)境多變等行車場(chǎng)景下難以實(shí)現(xiàn)車道線跟蹤任務(wù)的問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了解決現(xiàn)有車道線跟蹤方法在自車運(yùn)動(dòng)多變、道路環(huán)境多變等行車場(chǎng)景下難以實(shí)現(xiàn)車道線跟蹤任務(wù)的技術(shù)問(wèn)題，本
2、s1、對(duì)采集的自車的前視圖像進(jìn)行車道線檢測(cè)和坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，得到自車坐標(biāo)系下的車道線點(diǎn)集，所述車道線點(diǎn)集包括上一幀車道線點(diǎn)集和當(dāng)前幀車道線點(diǎn)集，對(duì)所述當(dāng)前幀車道線點(diǎn)集進(jìn)行擬合處理得到當(dāng)前幀車道線檢測(cè)方程；
3、s2、根據(jù)前后幀自車坐標(biāo)系變換關(guān)系，采用上一幀自車運(yùn)動(dòng)信息估算所述上一幀車道線點(diǎn)集中每個(gè)車道線點(diǎn)的跟蹤坐標(biāo)，通過(guò)所述上一幀車道線點(diǎn)集中每個(gè)車道線點(diǎn)的跟蹤坐標(biāo)得到上一幀車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方程；
4、s3、通過(guò)給定的融合權(quán)重對(duì)所述當(dāng)前幀車道線檢測(cè)方程和所述上一幀車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方程融合，得到車道線軌跡點(diǎn)跟蹤結(jié)果。
5、在上述步驟s1的一個(gè)可選的實(shí)施例中，所述對(duì)采集的自車的前視圖像進(jìn)行車道線檢測(cè)和坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，得到自車坐標(biāo)系下的車道線點(diǎn)集，包括：
6、s11、采用標(biāo)定的自車的前視相機(jī)采集所述前視圖像，采用預(yù)先訓(xùn)練好的分割模型或點(diǎn)回歸模型對(duì)所述前視圖像進(jìn)行車道線檢測(cè)，得到2d圖像車道線點(diǎn)集；
7、s12、根據(jù)像素坐標(biāo)系與自車坐標(biāo)系的位姿轉(zhuǎn)換矩陣，對(duì)所述2d圖像車道線點(diǎn)集進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，得到自車坐標(biāo)系下的車道線點(diǎn)集。
8、在上述步驟s11的一個(gè)可選的實(shí)施例中，使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)或matlab相機(jī)標(biāo)定軟件對(duì)所述前視相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，得到所述像素坐標(biāo)系與所述自車坐標(biāo)系的位姿轉(zhuǎn)換矩陣，所述位姿轉(zhuǎn)換矩陣包括所述前視相機(jī)相對(duì)所述自車的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。
9、在上述步驟s2的一個(gè)可選的實(shí)施例中，所述根據(jù)前后幀自車坐標(biāo)系變換關(guān)系，采用上一幀自車運(yùn)動(dòng)信息估算所述上一幀車道線點(diǎn)集中每個(gè)車道線點(diǎn)的跟蹤坐標(biāo)，包括：
10、s21、建立在后幀自車坐標(biāo)系，根據(jù)自車速度和航向角變化率計(jì)算自車坐標(biāo)系中某一點(diǎn)在下一幀自車坐標(biāo)系中的新位置，得到前后幀自車坐標(biāo)系的變換關(guān)系；
11、s22、通過(guò)采集的上一幀自車運(yùn)動(dòng)信息，采用所述變換關(guān)系估算所述上一車道線點(diǎn)集中每個(gè)車道線點(diǎn)的跟蹤坐標(biāo)，其中，所述上一幀自車運(yùn)動(dòng)信息包括上一幀自車速度和上一幀航向角變化率。
12、在上述步驟s2的一個(gè)可選的實(shí)施例中，所述通過(guò)所述上一幀車道線點(diǎn)集中每個(gè)車道線點(diǎn)的跟蹤坐標(biāo)得到上一幀車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方程，包括：
13、s23、對(duì)所述上一幀車道線點(diǎn)集中的車道線點(diǎn)進(jìn)行三次曲線擬合，得到擬合車道線點(diǎn)集；
14、s24、通過(guò)所述擬合車道線點(diǎn)集，采用最小二乘法最小化目標(biāo)函數(shù)得到上一幀車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方程。
15、本專利技術(shù)實(shí)施例還提供了一種基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤系統(tǒng)，包括車道線點(diǎn)集獲取模塊、跟蹤方程獲取模塊和車道線跟蹤模塊。
16、其中，所述車道線點(diǎn)集獲取模塊用于對(duì)采集的自車的前視圖像進(jìn)行車道線檢測(cè)和坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，得到自車坐標(biāo)系下的車道線點(diǎn)集，所述車道線點(diǎn)集包括上一幀車道線點(diǎn)集和當(dāng)前幀車道線點(diǎn)集，對(duì)所述當(dāng)前幀車道線點(diǎn)集進(jìn)行擬合處理得到當(dāng)前幀車道線檢測(cè)方程；
17、所述跟蹤方程獲取模塊用于所述跟蹤坐標(biāo)估算模塊用于根據(jù)前后幀自車坐標(biāo)系變換關(guān)系，采用上一幀自車運(yùn)動(dòng)信息估算所述上一幀車道線點(diǎn)集中每個(gè)車道線點(diǎn)的跟蹤坐標(biāo)，通過(guò)所述上一幀車道線點(diǎn)集中每個(gè)車道線點(diǎn)的跟蹤坐標(biāo)得到上一幀車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方程；
18、所述車道線跟蹤模塊用于通過(guò)給定的融合權(quán)重對(duì)所述當(dāng)前幀車道線檢測(cè)方程和所述上一幀車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方程融合，得到車道線軌跡點(diǎn)跟蹤結(jié)果。
19、在上述車道線點(diǎn)集獲取模塊的一個(gè)可選的實(shí)施例中，所述車道線點(diǎn)集獲取模塊包括車道線檢測(cè)模塊和坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊，其中，所述車道線檢測(cè)模塊用于采用自車的前視相機(jī)采集所述前視圖像，采用預(yù)先訓(xùn)練好的分割模型或點(diǎn)回歸模型對(duì)所述前視圖像進(jìn)行車道線檢測(cè)，得到2d圖像車道線點(diǎn)集；所述坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊用于根據(jù)像素坐標(biāo)系與自車坐標(biāo)系的位姿轉(zhuǎn)換矩陣，對(duì)所述2d圖像車道線點(diǎn)集進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，得到自車坐標(biāo)系下的車道線點(diǎn)集。
20、在上述跟蹤方程獲取模塊的一個(gè)可選的實(shí)施例中，所述跟蹤方程獲取模塊包括變換關(guān)系獲取模塊、坐標(biāo)估算模塊和跟蹤方程計(jì)算模塊。
21、其中，所述變換關(guān)系獲取模塊用于建立在后幀自車坐標(biāo)系，根據(jù)自車速度和航向角變化率計(jì)算自車坐標(biāo)系中某一點(diǎn)在下一幀自車坐標(biāo)系中的新位置，得到前后幀自車坐標(biāo)系的變換關(guān)系；
22、所述坐標(biāo)估算模塊用于通過(guò)采集的上一幀自車運(yùn)動(dòng)信息的自車速度和航向角變化率，采用所述變換關(guān)系估算所述上一幀車道線點(diǎn)集中每個(gè)車道線點(diǎn)的跟蹤坐標(biāo)；
23、所述跟蹤方程計(jì)算模塊用于對(duì)所述上一幀車道線點(diǎn)集中的車道線點(diǎn)進(jìn)行三次曲線擬合，得到擬合車道線點(diǎn)集；通過(guò)所述擬合車道線點(diǎn)集，采用最小二乘法最小化目標(biāo)函數(shù)得到上一幀車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方程。
24、本專利技術(shù)實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任意的基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方法，以解決現(xiàn)有車道線跟蹤方法在自車運(yùn)動(dòng)多變、道路環(huán)境多變等行車場(chǎng)景下難以實(shí)現(xiàn)車道線跟蹤任務(wù)的技術(shù)問(wèn)題。
25、本專利技術(shù)實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方法，其特征在于，所述對(duì)采集的自車的前視圖像進(jìn)行車道線檢測(cè)和坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，得到自車坐標(biāo)系下的車道線點(diǎn)集，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方法，其特征在于，使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)或MATLAB相機(jī)標(biāo)定軟件對(duì)所述前視相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，得到所述像素坐標(biāo)系與所述自車坐標(biāo)系的位姿轉(zhuǎn)換矩陣，所述位姿轉(zhuǎn)換矩陣包括所述前視相機(jī)相對(duì)所述自車的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方法，其特征在于，所述根據(jù)前后幀自車坐標(biāo)系變換關(guān)系，采用上一幀自車運(yùn)動(dòng)信息估算所述上一幀車道線點(diǎn)集中每個(gè)車道線點(diǎn)的跟蹤坐標(biāo)，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方法，其特征在于，所述通過(guò)所述上一幀車道線點(diǎn)集中每個(gè)車道線點(diǎn)的跟蹤坐標(biāo)得到上一幀車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方程，包括：
6.一種基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，包括：
<...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方法，其特征在于，所述對(duì)采集的自車的前視圖像進(jìn)行車道線檢測(cè)和坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，得到自車坐標(biāo)系下的車道線點(diǎn)集，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方法，其特征在于，使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)或matlab相機(jī)標(biāo)定軟件對(duì)所述前視相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，得到所述像素坐標(biāo)系與所述自車坐標(biāo)系的位姿轉(zhuǎn)換矩陣，所述位姿轉(zhuǎn)換矩陣包括所述前視相機(jī)相對(duì)所述自車的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方法，其特征在于，所述根據(jù)前后幀自車坐標(biāo)系變換關(guān)系，采用上一幀自車運(yùn)動(dòng)信息估算所述上一幀車道線點(diǎn)集中每個(gè)車道線點(diǎn)的跟蹤坐標(biāo)，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方法，其特征在于，所述通過(guò)所述上一幀車道線點(diǎn)集中每個(gè)車道線點(diǎn)的跟蹤坐標(biāo)得到上一幀車道線軌跡點(diǎn)跟蹤方程，包括：
6.一種基于自車運(yùn)動(dòng)信息的車道線軌跡點(diǎn)跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，包...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：程建偉，李豪杰，龔銳，王述良，白翔，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：武漢極目智能技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
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