一种车道线的确定方法及装置与流程

1.本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种车道线的确定方法及装置。


背景技术：

2.在自动驾驶规划控制算法中，通常会接收摄像头识别后的车道线信息，在此基础上实现车道保持和自动变道等功能。源头感知信息的准确性和稳定性是决定车道保持和自动变道等关键功能实现好坏的前提。
3.在现有技术中，车道线处理多采用一阶低通滤波或者进行车道线系数变化率限制等方法来确定车道线，这些方法在提高车道线的稳定性和平滑性上有一定的作用，但是缺点也很明显，会导致车道线系数的反映较为滞后，会对后端的自动驾驶规划控制算法产生不利影响。
4.为了克服现有技术存在的上述缺陷，本领域亟需一种车道线的确定方法，用于在保证车道线系数没有时间延迟的情况下，能够输出稳定的平滑的车道线系数。


技术实现要素：

5.以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
6.为了克服现有技术存在的上述缺陷，本发明提供了一种车道线的确定方法，包括：基于采样周期采集车道线点集，从第二次采样开始利用点集坐标平移旋转的递推关系，对前一采样时刻的车道线点集坐标执行坐标变换以确定当前采样时刻的车道线点集的第一坐标(x
′
t
，y
′
t
)；基于采集的车道线长度用系数为预置参数的多项式表示该当前采样时刻的车道线点集的第二坐标(x
″
t
，y
″
t
)；融合处理该第一坐标与该第二坐标以得到当前采样时刻的车道线点集的第三坐标(x
t
，y
t
)，其中y
t
为系数为预设参数的多项式；以及对该第三坐标的车道线点集采用最优曲线拟合法计算该预设参数以确定车道线。
7.在一实施例中，优选地，该递推关系为：
[0008][0009]
其中，(x
′
t
，y
′
t
)为当前采样时刻的车道线点集的第一坐标，(x
′
t-1
，y
′
t-1
)为相对于当前采样时刻的前一采样时刻车道线点集的第一坐标，
[0010]
坐标变换矩阵横向位移dx＝v
·
ts，v为车辆行驶速度，ts为该采样周期，纵向位移dy＝0.5
×
egomovecrv
·
(dx)2，egomovecrv为车辆当前行驶路线的曲率，旋转角度psi＝yawrate
·
ts，yawrate为车
辆的横摆角速度。
[0011]
在一实施例中，优选地，该基于采集的车道线长度用系数为预置参数的多项式表示该当前采样时刻的车道线点集的第二坐标(x
″
t
，y
″
t
)，包括：根据以下公式表示该第二坐标(x
″
t
，y
″
t
)：
[0012][0013]y″
t
＝c
0t
+c
1t
·
x
″
t
+c
2t
·
(x
″
t
)2+c
3t
·
(x
″
t
)3[0014]
其中，l
t
为该采集的车道线长度，n为采样点个数，c
0t
、c
1t
、c
2t
、c
3t
为该预置参数。
[0015]
在一实施例中，优选地，该融合处理该第一坐标与该第二坐标以得到当前采样时刻的车道线点集的第三坐标(x
t
，y
t
)，包括：采用线性插值法统一该第一坐标(x
′
t
，y
′
t
)与该第二坐标(x
″
t
，y
″
t
)的横坐标取值，即使得x
′
t
＝x
″
t
＝x
t
。
[0016]
在一实施例中，优选地，该融合处理该第一坐标与该第二坐标以得到当前采样时刻的车道线点集的第三坐标(x
t
，y
t
)，还包括：基于该采集的车道线长度查表确定融合系数α；以及根据公式y
t
＝(1-α)
·y′
t
+α
·y″
t
融合经插值处理统一横坐标取值后的该第一坐标和该第二坐标以确定该当前采样时刻的车道线点集的第三坐标(x
t
，y
t
)。
[0017]
在一实施例中，可选地，该基于该采集的车道线长度查表确定融合系数α，包括：根据以下表格确定该融合系数α：
[0018]
采集的车道线长度/m051015203550融合系数α00.20.40.70.811
[0019]
在一实施例中，可选地，该对该第三坐标的车道线点集采用最优曲线拟合法计算该预设参数以确定车道线，包括：利用最小二乘法拟合以该第三坐标(x
t
，y
t
)表示的该当前采样时刻的车道线点集，求解该预设参数以确定车道线。
[0020]
在一实施例中，优选地，该利用最小二乘法拟合以该第三坐标(x
t
，y
t
)表示的该当前采样时刻的车道线点集，包括：设y
t
多项式的系数矩阵w＝[c
0 c
1 c
2 c3]，其中c0、c1、c2、c3即为该预设参数，变量x＝[x
0 x
1 x2...xn]，其中xi＝[1 x x
2 x3]
t
，i＝0，1，...，n，n为采样点个数，x∈x
t
，变量y＝y
t
；构造损失函数该求解该预设参数以确定车道线，包括：对该损失函数l求偏导数令该偏导数求解w＝(x
t
·
x)-1
·
(x
t
·
y)。
[0021]
本发明的另一方面提供了一种车道线的确定装置，包括：存储器；以及与该存储器耦接的处理器，该处理器配置用于执行以上任一项所描述的车道线确定方法的步骤。
[0022]
本发明还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以上任一项所描述的车道线确定方法的步骤。
附图说明
[0023]
在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本发明的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。
[0024]
图1是根据本发明的一方面绘示的车道线确定方法的方法流程示意图；
[0025]
图2是根据本发明的一实施例绘示的车道线点集坐标递推转换的原理示意图；以及
[0026]
图3是根据本发明的另一方面绘示的车道线确定装置的装置结构示意图。
具体实施方式
[0027]
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。虽然本发明的描述将结合优选实施例一起介绍，但这并不代表此发明的特征仅限于该实施方式。恰恰相反，结合实施方式作发明介绍的目的是为了覆盖基于本发明的权利要求而有可能延伸出的其它选择或改造。为了提供对本发明的深度了解，以下描述中将包含许多具体的细节。本发明也可以不使用这些细节实施。此外，为了避免混乱或模糊本发明的重点，有些具体细节将在描述中被省略。
[0028]
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0029]
另外，在以下的说明中所使用的“上”、“下”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“水平”、“垂直”应被理解为该段以及相关附图中所绘示的方位。此相对性的用语仅是为了方便说明之用，其并不代表其所叙述的装置需以特定方位来制造或运作，因此不应理解为对本发明的限制。
[0030]
能理解的是，虽然在此可使用用语“第一”、“第二”、“第三”等来叙述各种组件、区域、层和/或部分，这些组件、区域、层和/或部分不应被这些用语限定，且这些用语仅是用来区别不同的组件、区域、层和/或部分。因此，以下讨论的第一组件、区域、层和/或部分可在不偏离本发明一些实施例的情况下被称为第二组件、区域、层和/或部分。
[0031]
为了克服现有技术存在的上述缺陷，本发明提供了一种车道线的确定方法，基于空间变换递推融合，在保证车道线系数没有时间延迟的情况下，能够输出稳定的平滑的车道线系数。
[0032]
图1是根据本发明的一方面绘示的车道线确定方法的方法流程示意图。
[0033]
请参照图1，本发明提供的车道线的确定方法100包括：
[0034]
步骤101：基于采样周期采集车道线点集，从第二次采样开始利用点集坐标平移旋转的递推关系，对前一采样时刻的车道线点集坐标执行坐标变换以确定当前采样时刻的车道线点集的第一坐标(x
′
t
，y
′
t
)。
[0035]
由于车道线点集采集周期间车辆运动的连续性，同一点在连续两次采样中的坐标存在旋转平移的坐标递推关系，详见图2。
[0036]
图2是根据本发明的一实施例绘示的车道线点集坐标递推转换的原理示意图。
[0037]
请参照图2，at表示t时刻车道采样点a，at-1表示t时刻的前一时刻采样点a，车道线本身具备几何空间上的长度属性，上一采样时刻t-1和当前采样时刻t的车道线空间离散点是有递推关系的。
[0038]
在一实施例中，请结合图2，该递推关系为：
[0039][0040]
其中，(x
′
t
，y
′
t
)为当前采样时刻的车道线点集的第一坐标，(x
′
t-1
，y
′
t-1
)为相对于当前采样时刻的前一采样时刻车道线点集的第一坐标，
[0041][0042]
横向位移dx＝v
·
ts，v为车辆行驶速度，ts为该采样周期，纵向位移dy＝0.5
×
egomovecrv
·
(dx)2，egomovecrv为车辆当前行驶路线的曲率，旋转角度psi＝yawrate
·
ts，yawrate为车辆的横摆角速度。
[0043]
请回到图1，如图1所示，本发明提供的车道线的确定方法100还包括：
[0044]
步骤102：基于采集的车道线长度用系数为预置参数的多项式表示该当前采样时刻的车道线点集的第二坐标(x
″
t
，y
″
t
)。
[0045]
在一实施例中，该基于采集的车道线长度用系数为预置参数的多项式表示该当前采样时刻的车道线点集的第二坐标(x
″
t
，y
″
t
)，可以包括：
[0046]
根据以下公式表示该第二坐标(x
″
t
，y
″
t
)：
[0047][0048]y″
t
＝c
0t
+c
1t
·
x
″
t
+c
2t
·
(x
″
t
)2+c
3t
·
(x
″
t
)3[0049]
其中，l
t
为该采集的车道线长度，n为采样点个数，n≥4，c
0t
、c
1t
、c
2t
、c
3t
为该预置参数。
[0050]
容易理解的，x
″
t
的坐标表示是将采集的车道线划分为n-1段，而每个车道采样点的纵坐标即为我们关注的值。
[0051]
请继续参考图1，如图1所示，本发明提供的车道线的确定方法100还包括：
[0052]
步骤103：融合处理该第一坐标与该第二坐标以得到当前采样时刻的车道线点集的第三坐标(x
t
，y
t
)，其中y
t
为系数为预设参数的多项式。
[0053]
容易理解地，在步骤101和102中，车道线采样点的坐标采用了两种方法表示，因此需要对该两种方法表示的坐标值予以融合表示，融合后，坐标表达式中仍包含有未知参数，而该些参数就是我们所要确定的目标值。
[0054]
在一实施例中，该融合处理该第一坐标与该第二坐标以得到当前采样时刻的车道线点集的第三坐标(x
t
，y
t
)，可以包括：采用线性插值法统一该第一坐标(x
′
t
，y
′
t
)与该第二坐标(x
″
t
，y
″
t
)的横坐标取值，即使得x
′
t
＝x
″
t
＝x
t
。
[0055]
可以理解地，第一坐标值和第二坐标值中横坐标的具体取值会有所不同，因此在融合坐标表达时首先需要统一横坐标的取值，这里采用线性插值法统一横坐标。在统一横坐标具体取值后，就能够开始进行坐标值的融合表达工作，将两种方式表达的采样点纵坐标融合为一种表达式，从而求取位置参数。
[0056]
例如，在一实施例中，该融合处理该第一坐标与该第二坐标以得到当前采样时刻的车道线点集的第三坐标(x
t
，y
t
)，还可以包括：基于该采集的车道线长度查表确定融合系数α；以及根据公式y
t
＝(1-α)
·y′
t
+α
·y″
t
融合经插值处理统一横坐标取值后的该第一坐
标和该第二坐标以确定该当前采样时刻的车道线点集的第三坐标(x
t
，y
t
)，也就是采用α融合的方法融合坐标值表达式。
[0057]
在一实施例中，该基于该采集的车道线长度查表确定融合系数α，可以包括：根据以下表格确定该融合系数α：
[0058]
采集的车道线长度/m051015203550融合系数α00.20.40.70.811
[0059]
融合系数α表征了对当前t时刻的车道线点的信任程度，一般而言，若当前时刻t对应的车道线长度越长，则代表t时刻的车道线系数更可信。以上表格中融合系数的取值是经过大量实践经验总结的，需要说明的是，以上表格仅为示例性的说明，目的是阐述融合系数取值与车道线长度的相关关系，而非用于限制本发明的保护范围。实际上，在现实应用场景中，融合系数的具体取值会随着车型、环境等因素的变化而变化，可以根据实际需要进行适应性的调整。在得到融合后的车道线采样点坐标表达式后，就可以开始求解车道线参数了。
[0060]
请继续参考图1，如图1所示，本发明提供的车道线的确定方法100还包括：
[0061]
步骤104：对该第三坐标的车道线点集采用最优曲线拟合法计算该预设参数以确定车道线。
[0062]
在一实施例中，该对该第三坐标的车道线点集采用最优曲线拟合法计算该预设参数以确定车道线，可以包括：利用最小二乘法拟合以该第三坐标(x
t
，y
t
)表示的该当前采样时刻的车道线点集，求解该预设参数以确定车道线。
[0063]
例如，可以按照以下步骤方法求解车道线参数：
[0064]
设y
t
多项式的系数矩阵w＝[c
0 c
1 c
2 c3]，其中c0、c1、c2、c3即为该预设参数，
[0065]
变量x＝[x
0 x
1 x2...xn]，其中xi＝[1 x x
2 x3]
t
，i＝0，1，...，n，n为采样点个数，x∈x
t
，变量y＝y
t
；
[0066]
构造损失函数loss：
[0067][0068]
经过展开后得到：
[0069]
l＝y
t
·
y+w
t
·
x
t
·
x
·
w-2w
t
·
x
t
·y[0070]
现求损失函数loss的最小值，对该损失函数l求偏导数再令该偏导数为0，即：
[0071][0072]
最终求得车道线系数矩阵
[0073]
w＝(x
t
·
x)-1
·
(x
t
·
y)
[0074]
本发明提供的车道线的确定方法，考虑了上一时刻的车道线系数坐标值，对其作空间坐标转换，相比于直接使用低通滤波和限制幅值等方法，系统延迟小，实时性更强。此外，本发明的车道线确定方法可根据当前车道线的质量和长度等特征动态设定融合系数，在一些车道线发生大的跳变场景下，可输出平滑车道线系数，使得车道保持和自动变道等功能表现更为稳定。
[0075]
尽管为使解释简单化将上述方法图示并描述为一系列动作，但是应理解并领会，这些方法不受动作的次序所限，因为根据一个或多个实施例，一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。
[0076]
图3是根据本发明的另一方面绘示的车道线确定装置的装置结构示意图。
[0077]
如图3所示，本发明的另一方面还提供了一种车道线确定装置300，包括：存储器301；以及与该存储器301耦接的处理器302，该处理器302配置用于执行以上任一项所描述的车道线确定方法的步骤。
[0078]
根据本发明的另一方面，本文还提供了一种计算机存储介质的实施例。
[0079]
该计算机存储介质上存储有计算机程序。该计算机程序被处理器执行时，可以实现上述任意一种车道线确定方法的步骤。
[0080]
本领域技术人员将可理解，信息、信号和数据可使用各种不同技术和技艺中的任何技术和技艺来表示。例如，以上描述通篇引述的数据、指令、命令、信息、信号、位(比特)、码元、和码片可由电压、电流、电磁波、磁场或磁粒子、光场或光学粒子、或其任何组合来表示。
[0081]
本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体系统的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。
[0082]
本案描述的处理器可使用电子硬件、计算机软件或其任何组合来实现。此类处理器是实现为硬件还是软件将取决于具体应用和加诸于系统的整体设计约束。作为示例，本公开中呈现的处理器、处理器的任何部分、或处理器的任何组合可用微处理器、微控制器、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑器件(pld)、状态机、门控逻辑、分立的硬件电路、以及配置成执行贯穿本公开描述的各种功能的其他合适的处理组件来实现。本公开中呈现的处理器、处理器的任何部分、或处理器的任何组合的功能性可用由微处理器、微控制器、dsp或其他合适的平台执行的软件来实现。
[0083]
结合本文中公开的实施例描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中、或在这两者的组合中体现。软件模块可驻留在ram存储器、闪存、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、cd-rom、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读取和写入信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在asic中。asic可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。
[0084]
在一个或多个示例性实施例中，所描述的功能可在硬件、软件、固件或其任何组合中实现。如果在软件中实现为计算机程序产品，则各功能可以作为一条或更多条指令或代码存储在计算机可读介质上或藉其进行传送。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者，其包括促成计算机程序从一地向另一地转移的任何介质。存储介质可以是能被
计算机访问的任何可用介质。
[0085]
作为示例而非限定，这样的计算机可读介质可包括ram、rom、eeprom、cd-rom或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁存储设备、或能被用来携带或存储指令或数据结构形式的合意程序代码且能被计算机访问的任何其它介质。任何连接也被正当地称为计算机可读介质。
[0086]
例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(dsl)、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术从web网站、服务器、或其它远程源传送而来，则该同轴电缆、光纤电缆、双绞线、dsl、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术就被包括在介质的定义之中。
[0087]
如本文中所使用的盘(disk)和碟(disc)包括压缩碟(cd)、激光碟、光碟、数字多用碟(dvd)、软盘和蓝光碟，其中盘(disk)往往以磁的方式再现数据，而碟(disc)用激光以光学方式再现数据。上述的组合也应被包括在计算机可读介质的范围内。
[0088]
提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。