一种车道级场景仿真方法及系统与流程

1.本发明属于自动驾驶仿真测试领域，尤其涉及一种车道级场景仿真方法及系统。


背景技术：

2.随着自动驾驶的日新月异的发展，对场景仿真测试的需求越来越大，需要搭建的仿真场景也越来越复杂、多样化。仿真场景的基础数据来源于现实场景中采集车实景采集的影像、点云等，一般现实场景中对于采集车辆所处车道可以人为直接输入或车辆自行判断，但当通过众包采集数据来判断车辆所处车道时，由于众包车载设备不同，以及人为的错误或遗漏，接收到众包场景数据中的车辆所在车道可能不准确。因此，有必要在服务器端或在车端基于统一的算法来判断车辆所在车道。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施例提供了一种车道级场景仿真方法及系统，用于解决众包场景数据中的车辆所在车道不准确的问题。
4.在本发明实施例的第一方面，提供了一种车道级场景仿真方法，包括：
5.获取真实场景中车辆采集的车道图像数据或激光雷达数据；
6.若采集数据为车道图像数据，则通过图像处理技术提取车道图像中最外侧车道线像素点，并计算最外侧车道线与自车的距离，获取车道数量，判断自车所在车道；
7.若采集数据为激光雷达数据，则基于激光雷达数据获取车辆到道路两侧边沿的距离，并计算当前道路宽度，根据道路规划标准计算在当前道路宽度下的车道数量，结合车辆到道路两侧边沿的距离，判断自车所在车道；
8.基于车辆采集的真实场景数据和自车所在车道，进行仿真场景数据转换，并设定仿真车辆所在车道。
9.在本发明实施例的第二方面，提供了一种用于车道级场景仿真的系统，包括：
10.数据获取模块，用于获取真实场景中车辆采集的车道图像数据或激光雷达数据；
11.车道判断模块，用于若采集数据为车道图像数据，则通过图像处理技术提取车道图像中最外侧车道线像素点，并计算最外侧车道线与自车的距离，获取车道数量，判断自车所在车道；
12.若采集数据为激光雷达数据，则基于激光雷达数据获取车辆到道路两侧边沿的距离，并计算当前道路宽度，根据道路规划标准计算在当前道路宽度下的车道数量，结合车辆到道路两侧边沿的距离，判断自车所在车道；
13.场景仿真模块，用于基于车辆采集的真实场景数据和自车所在车道，进行仿真场景数据转换，并设定仿真车辆所在车道。
14.在本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。
15.在本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。
16.本发明实施例中，通过车载相机或车载激光雷达来判断车辆所在车道，可以在仿真场景下设置车辆所在车道，保障仿真场景的真实性和精准度。避免众包数据中人为设置或车辆自行判断导致的结果不准确问题，可以基于统一的算法来提高车道判断的准确性和可靠性，保障车道级仿真效果。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其他附图。
18.图1为本发明一个实施例提供的一种车道级场景仿真方法的流程示意图；
19.图2为本发明一个实施例提供的一种用于车道级场景仿真的系统的结构示意图；
20.图3为本发明的一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
21.为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
22.应当理解，本发明的说明书或权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及其他相近意思表述，意指覆盖不排他的包含，如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、设备没有限定于已列出的步骤或单元。此外，“第一”“第二”用于区分不同对象，并非用于描述特定顺序。
23.请参阅图1，本发明实施例提供的一种车道级场景仿真方法的流程示意图，包括：
24.s101、获取真实场景中车辆采集的车道图像数据或激光雷达数据；
25.所述车道图像数据为车载相机采集的影像数据，车载相机一般安装于车头、车顶或后视镜等位置，用于采集车辆前方图像，可以包括道路面、其它车辆、标志牌等。所述激光雷达数据为车载激光雷达采集的车辆周围物体点云等，一般安装于车顶，用于采集车辆周围障碍物距离信息。
26.当车辆安装有车载相机时，可以通过车载相机采集车道图像数据；当车辆安装有激光雷达，则可以车载激光雷达采集激光雷达数据。
27.s102、若采集数据为车道图像数据，则通过图像处理技术提取车道图像中最外侧车道线像素点，并计算最外侧车道线与自车的距离，获取车道数量，判断自车所在车道；
28.当获取到的数据为车道图像，则通过相应的图像处理技术提取道路面上的车道线以及最外侧车道线像素。
29.具体的，对车道图像分别进行灰度转换、高斯平滑处理、边缘检测以及感兴趣区域提取；通过霍夫曼变换提取车道线，选取道路最外侧车道线像素。
30.读取图像，利用opencv将其转化为灰度图，对灰度图进行高斯平滑处理，设置检测阈值，对平滑处理后的图像进行canny边缘提取，选取图像中的感兴趣区域(rio)。
31.所述霍夫曼变换是一种识别图像中几何形状的方法，其可以用于提取车道图像中车道线。用极坐标系来表示直线，直线的表达式为：y＝(-cosθ/sinθ)x+(r/sinθ)，化简得：r＝xcosθ+ysinθ。一般来说，对于点(x0，y0)，通过该点的一簇直线统一定义为：yθ＝x0cosθ+y0sinθ。这意味着每一对(rθ，θ)代表一条通过点(x0，y0)的直线。如果对于一个给定的点(x0，y0)，在极坐标系对极径极角平面绘出所有通过它的直线，将得到一条正弦曲线。若对图像中所有点进行上述操作，两个不同点进行上述操作后得到的曲线在平面极径极角平面相交，这就意味着它们通过同一条直线。霍夫线变换可以追踪图像中每个点对应曲线的交点。如果交于一点的曲线的数量超过了阈值，那么可以认为该交点所代表的参数在原图像中为一条直线，根据该参数对在原图像中绘制出车道线即为真实场景下的车道线。
32.其中，根据车道数量及自车两侧车道线数量，判断自车所在车道。
33.选取最外侧测车道线上的像素点，结合相机参数，计算像素点与车辆的距离，以此判断车道数量。根据提取的车道线数量以及车道数量，判断自车所在车道。比如，单向车道有三车道，右边有两条车道线，左边也有三条车道线，则车辆处于中间车道。
34.s103、若采集数据为激光雷达数据，则基于激光雷达数据获取车辆到道路两侧边沿的距离，并计算当前道路宽度，根据道路规划标准计算在当前道路宽度下的车道数量，结合车辆到道路两侧边沿的距离，判断自车所在车道；
35.道路两个的边沿可以为护栏、隔离带等，也可以车道两侧的边缘车道线，通过激光雷达可以直接测得道路边缘与自车的距离，左右两侧距离相加即可得到道路宽度，根据普通车道设计标准，如城市车道一般为3.5米，高速车道一般为3.75mi，可以计算得到当前道路的车道数量。
36.结合车辆距离道路任一侧的距离和车道数据，判断车辆所在车道。假设道路单向共有三个车道，自车到右边的距离为3.6m，则自车处于三个车道的中间车道。
37.优选的，若车辆同时采集有车道图像数据和激光雷达数据，则根据车道图像数据判断车辆所在车道，并基于激光雷达数据对判定结果进行验证。由此，不仅能保证判断结果的准确性、可靠性，还能基于判定结果对图像的判断算法进行优化。
38.s104、基于车辆采集的真实场景数据和自车所在车道，进行仿真场景数据转换，并设定仿真车辆所在车道。
39.将传感器采集的其他车辆信息，如相机采集的其他车辆位置、距离，以及其他车辆速度等信息，或者激光雷达采集的其他车辆距离、速度信息等，进行opendrive格式道路地图的转换以及openscenario格式车辆行为的仿真，通过识别的车道位置，即可确认车辆所处车道位置信息，从而提高仿真精度。
40.opendrive描述了自动驾驶仿真应用所需的静态道路交通网络，并提供了标准交换格式说明文档，该标准的主要是对道路及道路上的物体进行描述；openscenario是asam制定的其中一个标准，专门用于场景仿真领域的动态场景规划，用在地图、场景、工具以及测试功能间建立标准，实现智能驾驶动态场景的标准化描述，其包括三个字段
roadnetwork、entity和storyboard，分别描述场景道路、场景参与者参数和参与者行为。
41.本实施例中，基于统一的车道判断算法，可以保障众包场景数据中车道判断的准确性和可靠性，提升场景仿真精度。
42.应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
43.图2为本发明实施例提供的一种用于车道级场景仿真的系统的结构示意图，该系统包括：
44.数据获取模块210，用于获取真实场景中车辆采集的车道图像数据或激光雷达数据；
45.车道判断模块220，用于若采集数据为车道图像数据，则通过图像处理技术提取车道图像中最外侧车道线像素点，并计算最外侧车道线与自车的距离，获取车道数量，判断自车所在车道；
46.若采集数据为激光雷达数据，则基于激光雷达数据获取车辆到道路两侧边沿的距离，并计算当前道路宽度，根据道路规划标准计算在当前道路宽度下的车道数量，结合车辆到道路两侧边沿的距离，判断自车所在车道；
47.其中，所述通过图像处理技术提取车道图像中最外侧车道线像素点包括：
48.对车道图像分别进行灰度转换、高斯平滑处理、边缘检测以及感兴趣区域提取；通过霍夫曼变换提取车道线，选取道路最外侧车道线像素。
49.进一步的，所述获取车道数量，根据车道数量及自车两侧车道线数量，判断自车所在车道。
50.优选的，所述所述车道判断模块还包括：
51.验证模块，用于当车辆同时采集有车道图像数据和激光雷达数据，则根据车道图像数据判断车辆所在车道，并基于激光雷达数据对判定结果进行验证。
52.场景仿真模块230，用于基于车辆采集的真实场景数据和自车所在车道，进行仿真场景数据转换，并设定仿真车辆所在车道。
53.所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和模块的具体工作过程可以参考前述方法实施例中对应的过程，在此不再赘述。
54.图3是本发明一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。所述电子设备用于车道级道路场景仿真。如图3所示，该实施例的电子设备4包括：存储器310、处理器320以及系统总线330，所述存储器310包括存储其上的可运行的程序3101，本领域技术人员可以理解，图3中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
55.下面结合图3对电子设备的各个构成部件进行具体的介绍：
56.存储器310可用于存储软件程序以及模块，处理器320通过运行存储在存储器310的软件程序以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理。存储器310可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据(比如缓存数据)等。此外，存储器310可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器
件。
57.在存储器310上包含网络请求方法的可运行程序3101，所述可运行程序3101可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或多个模块/单元被存储在所述存储器310中，并由处理器320执行，以实现车辆所在车道判断等，所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序3101在所述电子设备3中的执行过程。例如，所述计算机程序3101可以被分割为数据获取模块、车道判断模块和场景仿真模块等功能模块。
58.处理器320是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器310内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器310内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体状态监控。可选的，处理器320可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器320可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器320中。
59.系统总线330是用来连接计算机内部各功能部件，可以传送数据信息、地址信息、控制信息，其种类可以是例如pci总线、isa总线、can总线等。处理器320的指令通过总线传递至存储器310，存储器310反馈数据给处理器320，系统总线330负责处理器320与存储器310之间的数据、指令交互。当然系统总线330还可以接入其他设备，例如网络接口、显示设备等。
60.在本发明实施例中，该电子设备所包括的处理320执行的可运行程序包括：
61.获取真实场景中车辆采集的车道图像数据或激光雷达数据；
62.若采集数据为车道图像数据，则通过图像处理技术提取车道图像中最外侧车道线像素点，并计算最外侧车道线与自车的距离，获取车道数量，判断自车所在车道；
63.若采集数据为激光雷达数据，则基于激光雷达数据获取车辆到道路两侧边沿的距离，并计算当前道路宽度，根据道路规划标准计算在当前道路宽度下的车道数量，结合车辆到道路两侧边沿的距离，判断自车所在车道；
64.基于车辆采集的真实场景数据和自车所在车道，进行仿真场景数据转换，并设定仿真车辆所在车道。
65.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
66.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
67.以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。