一种带有虚实属性的车道线数据融合方法及系统与流程

1.本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种带有虚实属性的车道线数据融合方法及系统。


背景技术：

2.在自动驾驶领域，高精度地图绘制的过程中，采集车采集到的车道线数据在经过车端装置的设备处理后，会将每一辆车每一趟采集的车道线数据切分为单根，并对每根车道线进行识别，得出单根车道线的虚实属性。但是由于存在车辆遮挡、车道线漆面磨损、局部路面维修等各种情况，会导致在车端识别出的车道线虚实属性存在错误判断，在全图位姿优化后，车道线进行后续融合构图处理时会产生融合属性错误，进而影响拓扑图层的构建。由于车端设备是在数据采集时，实时识别车道线虚实属性，所以车端设备没有有效的办法解决此问题。


技术实现要素：

3.本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种带有虚实属性的车道线数据融合方法及系统，解决车辆采集车道线数据时存在车辆遮挡、车道线漆面磨损、局部路面维修等各种情况，会导致在车端设备识别出的车道线虚实属性存在错误判断，并且由于车端设备单趟采集无法解决误识别的问题。通过在云端累积多次采集数据，使用算法进行车道线虚实属性的纠正，让车道线的后续融合和拓扑图层构建产生更好的效果。
4.根据本发明的第一方面，提供了一种带有虚实属性的车道线数据融合方法，包括：
5.步骤1，基于聚类的方法对车道线数据集ω中误识别为虚线的实线进行纠正；
6.步骤2，设置车道线长度的阈值，根据所述阈值将所述车道线数据集ω分割为长车道线数据集和短车道线数据集；
7.步骤3，基于聚类的方法对短车道线数据中误识别为实线的虚线进行纠正；
8.步骤4，将纠正后的所述车道数据集ω分为车道线虚线数据集和车道线实线数据集，分别对车道线虚线数据集和车道线实线数据集的车道线进行融合优化后再进行合并。
9.在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。
10.可选的，所述步骤1包括：
11.步骤101，对所述车道线数据集ω中的各个车道线的各个车道线点按照其所在的所述车道线的初始虚实属性进行虚实属性标记；各个所述车道线具有全局唯一标识id，各个所述车道线点具有坐标位置信息；
12.步骤102，设置eps邻域值和类别数据个数下限值，基于各个所述车道线点的坐标位置信息对各个车道线点进行dbscan聚类，得到车道线簇集合φ1；
13.步骤103，对于所述车道线簇集合φ1中任一车道线簇，其包含的标记为实线属性的车道线点在其包含的所有车道线点的占比不低于设定阈值时，记录该车道线簇中的所有的车道线id，将所述车道线数据集ω中该所有的车道线id对应的所有车道线点的虚实属性
标记为实线。
14.可选的，所述步骤2中每根车道线的长度l＝n＊d，n为车道线包含的车道线点的数量，d为车道线点的间距。
15.可选的，所述步骤3包括：
16.步骤301，设置eps邻域值和类别数据个数下限值，基于各个所述车道线点的坐标位置信息对所述短车道线数据集中的各个车道线点进行dbscan聚类，得到车道线簇集合φ2；
17.步骤302，对于所述车道线簇集合φ2中任一车道线簇，其包含的标记为实线属性的车道线点在其包含的所有车道线点的占比不低于设定阈值时，记录该车道线簇中的所有的车道线id，将所述短车道线数据集中该所有的车道线id对应的所有车道线点的虚实属性标记为虚线。
18.可选的，所述步骤4种对所述车道线虚线数据集中的车道线进行融合优化的过程包括：
19.步骤401，设置eps邻域值和类别数据个数下限值，将所述车道线虚线数据集中所有车道线数据基于其坐标点进行dbscan聚类，得到车道线簇集合φ3；
20.步骤402，对所述车道线簇集合φ3中每一个车道线簇进行线性拟合优化。
21.可选的，所述步骤4中对融合优化后的车道线进行合并的过程还包括：
22.步骤403，遍历所有车道线，将车道线id变更为从1开始每次递增1的数字。
23.根据本发明的第二方面，提供一种带有虚实属性的车道线数据融合系统，包括：实线纠正模块、虚线纠正模块和合并模块；
24.所述实线纠正模块，用于基于聚类的方法对车道线数据集ω中误识别为虚线的实线进行纠正；
25.所述虚线纠正模块，用于设置车道线长度的阈值，根据所述阈值将所述车道线数据集ω分割为长车道线数据集和短车道线数据集；基于聚类的方法对短车道线数据中误识别为实线的虚线进行纠正；
26.所述合并模块，用于将纠正后的所述车道数据集ω分为车道线虚线数据集和车道线实线数据集，分别对车道线虚线数据集和车道线实线数据集的车道线进行融合优化后再进行合并。
27.根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现带有虚实属性的车道线数据融合方法的步骤。
28.根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现带有虚实属性的车道线数据融合方法的步骤。
29.本发明提供的一种带有虚实属性的车道线数据融合方法、系统、电子设备及存储介质，实现了基于对多次采集的带有虚实属性的车道线数据，进行聚类分类等方法进行虚实属性的纠正，并将虚实车道线采用不同的融合优化方法进行构图的方案。解决了车辆采集车道线数据时存在车辆遮挡、车道线漆面磨损、局部路面维修等各种情况，会导致在车端设备识别出的车道线虚实属性存在错误判断，并且由于车端设备单趟采集无法解决误识别
的问题，让车道线的后续融合和拓扑图层构建产生更好的效果。
附图说明
30.图1为本发明提供的一种带有虚实属性的车道线数据融合方法的流程图；
31.图2为本发明实施例提供的一种带有虚实属性的车道线数据融合过程中的车道线的示意图；
32.图3为本发明提供的一种带有虚实属性的车道线数据融合系统的结构框图；
33.图4为本发明提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；
34.图5为本发明提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。
具体实施方式
35.以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
36.图1为本发明提供的一种带有虚实属性的车道线数据融合方法的流程图，如图1所示，方法包括：
37.步骤1，基于聚类的方法对车道线数据集ω中误识别为虚线的实线进行纠正。
38.步骤2，设置车道线长度的阈值，根据阈值将车道线数据集ω分割为长车道线数据集和短车道线数据集。
39.步骤3，基于聚类的方法对短车道线数据中误识别为实线的虚线进行纠正。
40.步骤4，将纠正后的车道数据集ω分为车道线虚线数据集和车道线实线数据集，分别对车道线虚线数据集和车道线实线数据集的车道线进行融合优化后再进行合并。
41.本发明提供的一种带有虚实属性的车道线数据融合方法，解决车辆采集车道线数据时存在车辆遮挡、车道线漆面磨损、局部路面维修等各种情况，会导致在车端设备识别出的车道线虚实属性存在错误判断，并且由于车端设备单趟采集无法解决误识别的问题。通过在云端累积多次采集数据，使用算法进行车道线虚实属性的纠正，让车道线的后续融合和拓扑图层构建产生更好的效果。
42.实施例1
43.本发明提供的实施例1为本发明提供的一种带有虚实属性的车道线数据融合方法的实施例，结合图1可知，该车道线数据融合方法的实施例包括：
44.步骤1，基于聚类的方法对车道线数据集ω中误识别为虚线的实线进行纠正。
45.在一种可能的实施例方式中，步骤1包括：
46.步骤101，对车道线数据集ω中的各个车道线的各个车道线点按照其所在的车道线的初始虚实属性进行虚实属性标记；各个车道线具有全局唯一标识id，各个车道线点具有坐标位置信息。
47.具体实施中，如图2所示为本发明实施例提供的一种带有虚实属性的车道线数据融合过程中的车道线的示意图，结合图2可知，经过全局优化后的车道线数据集ω由若干根独立的车道线组成，每一根车道线具有全局唯一标识id。每一个id的车道线由若干个车道线点(≥2个车道线点)组成，车道线点之间的间距为0.5m，点序为沿着车辆采集行驶方向顺序排列，每个车道线点由(x,y,z)表示其坐标。每一个id的车道线具有初始虚实属性，具体
实施中，可以将虚线属性的车道线中所有的坐标点标记为0，实线属性的车道线中所有的坐标点标记为1。
48.步骤102，设置eps邻域值和类别数据个数下限值，基于各个车道线点的坐标位置信息对各个车道线点进行dbscan聚类，得到车道线簇集合φ1。
49.步骤103，对于车道线簇集合φ1中任一车道线簇，其包含的标记为实线属性的车道线点在其包含的所有车道线点的占比不低于设定阈值时，记录该车道线簇中的所有的车道线id，将车道线数据集ω中该所有的车道线id对应的所有车道线点的虚实属性标记为实线。
50.具体实施中，统计车道线簇集合φ1中每一个车道线簇中的车道线点虚实属性数量，虚实属性标记为0的车道线点的总数量记为a，虚实属性标记为1的车道线点的总数量标记为b，该车道线簇中车道线点的总数量记为t。
51.每一个车道线簇中，若b/t大于等于一定阈值，则记录该车道线簇中的所有车道线id，并更新ω中对应线id的所有车道线点的虚实属性为1，否则不对ω做更新。
52.步骤2，设置车道线长度的阈值，根据阈值将车道线数据集ω分割为长车道线数据集和短车道线数据集。
53.在一种可能的实施例方式中，步骤2中每根车道线的长度l＝n＊d，n为车道线包含的车道线点的数量，d为车道线点的间距。
54.具体实施中，步骤2包括：
55.对步骤103更新后的车道线数据集ω中的每一根车道线计算其长度。每一个id的车道线内的点的数量为n，则n＊d即为车道线的长度l，车道线点的间距d可以为0.5米。
56.记ω
l
为长车道线数据集，记ωs为短车道线数据集。判断每一个id的车道线长度l，若l大于等于一定阈值，则将该id的车道线数据加入长车道线数据集ω
l
，否则加入短车道线数据集ωs。
57.步骤3，基于聚类的方法对短车道线数据中误识别为实线的虚线进行纠正。
58.在一种可能的实施例方式中，步骤3包括：
59.步骤301，设置eps邻域值和类别数据个数下限值，基于各个车道线点的坐标位置信息对短车道线数据集ωs中的各个车道线点进行dbscan聚类，得到车道线簇集合φ2。
60.步骤302，对于车道线簇集合φ2中任一车道线簇，其包含的标记为实线属性的车道线点在其包含的所有车道线点的占比不低于设定阈值时，记录该车道线簇中的所有的车道线id，将短车道线数据集ωs中该所有的车道线id对应的所有车道线点的虚实属性标记为虚线。
61.具体实施中，类似于步骤103，每一个车道线簇中，若b/t大于等于一定阈值，则记录该车道线簇中的所有车道线id，并更新ωs中对应车道线id的所有车道线点的虚实属性为0，否则不对短车道线数据集ωs做更新。
62.步骤4，将纠正后的车道数据集ω分为车道线虚线数据集和车道线实线数据集，分别对车道线虚线数据集和车道线实线数据集的车道线进行融合优化后再进行合并。
63.具体实施中，记ω0为车道线虚线数据集，记ω1为车道线实线数据集。将ω
l
中的所有车道线数据加入ω1，将ωs中所有点坐标标记为1的车道线数据加入车道线实线数据集ω1，将ωs中所有点坐标标记为0的车道线数据加入车道线虚线数据集ω0。
64.具体实施中，对车道线实线数据集ω1数据集，可以使用名称为《一种车道线的多道路片段的众包数据快速融合优化方法》(公布号：cn111222418b)的发明专利的方法进行实线车道线的融合优化。
65.在一种可能的实施例方式中，步骤4种对车道线虚线数据集中的车道线进行融合优化的过程包括：
66.步骤401，设置eps邻域值和类别数据个数下限值，将车道线虚线数据集ω0中所有车道线数据基于其坐标点进行dbscan聚类，得到车道线簇集合φ3。
67.步骤402，对车道线簇集合φ3中每一个车道线簇进行线性拟合优化。
68.具体实施中，线性回归问题可以使用一般线性最小二乘法，或随机一致性抽样(ransac)算法等稳健的回归算法，拟合优化时设置其拟合后首点坐标不变。
69.在一种可能的实施例方式中，步骤4中对融合优化后的车道线进行合并的过程还包括：
70.步骤403，对于经过融合优化后实线数据集和虚线数据集中的车道线，遍历所有车道线，将车道线id变更为从1开始每次递增1的数字，实线全局唯一化。
71.实施例2
72.本发明提供的实施例2为本发明提供的一种带有虚实属性的车道线数据融合系统的实施例，图3为本发明实施例提供的一种带有虚实属性的车道线数据融合系统结构图，结合图3可知，该车道线数据融合系统的实施例包括：实线纠正模块、虚线纠正模块和合并模块。
73.实线纠正模块，用于基于聚类的方法对车道线数据集ω中误识别为虚线的实线进行纠正。
74.虚线纠正模块，用于设置车道线长度的阈值，根据阈值将车道线数据集ω分割为长车道线数据集和短车道线数据集；基于聚类的方法对短车道线数据中误识别为实线的虚线进行纠正。
75.合并模块，用于将纠正后的车道数据集ω分为车道线虚线数据集和车道线实线数据集，分别对车道线虚线数据集和车道线实线数据集的车道线进行融合优化后再进行合并。
76.可以理解的是，本发明提供的一种带有虚实属性的车道线数据融合系统与前述各实施例提供的带有虚实属性的车道线数据融合方法相对应，带有虚实属性的车道线数据融合系统的相关技术特征可参考带有虚实属性的车道线数据融合方法的相关技术特征，在此不再赘述。
77.请参阅图4，图4为本发明实施例提供的电子设备的实施例示意图。如图4所示，本发明实施例提了一种电子设备，包括存储器1310、处理器1320及存储在存储器1310上并可在处理器1320上运行的计算机程序1311，处理器1320执行计算机程序1311时实现以下步骤：基于聚类的方法对车道线数据集ω中误识别为虚线的实线进行纠正；设置车道线长度的阈值，根据阈值将车道线数据集ω分割为长车道线数据集和短车道线数据集；基于聚类的方法对短车道线数据中误识别为实线的虚线进行纠正；将纠正后的车道数据集ω分为车道线虚线数据集和车道线实线数据集，分别对车道线虚线数据集和车道线实线数据集的车道线进行融合优化后再进行合并。
78.请参阅图5，图5为本发明提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。如图5所示，本实施例提供了一种计算机可读存储介质1400，其上存储有计算机程序1411，该计算机程序1411被处理器执行时实现如下步骤：基于聚类的方法对车道线数据集ω中误识别为虚线的实线进行纠正；设置车道线长度的阈值，根据阈值将车道线数据集ω分割为长车道线数据集和短车道线数据集；基于聚类的方法对短车道线数据中误识别为实线的虚线进行纠正；将纠正后的车道数据集ω分为车道线虚线数据集和车道线实线数据集，分别对车道线虚线数据集和车道线实线数据集的车道线进行融合优化后再进行合并。
79.本发明实施例提供的一种带有虚实属性的车道线数据融合方法、系统、电子设备及存储介质，实现了基于对多次采集的带有虚实属性的车道线数据，进行聚类分类等方法进行虚实属性的纠正，并将虚实车道线采用不同的融合优化方法进行构图的方案。解决了车辆采集车道线数据时存在车辆遮挡、车道线漆面磨损、局部路面维修等各种情况，会导致在车端设备识别出的车道线虚实属性存在错误判断，并且由于车端设备单趟采集无法解决误识别的问题，让车道线的后续融合和拓扑图层构建产生更好的效果。
80.需要说明的是，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细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
81.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
82.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
83.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
84.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
85.尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
86.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围
之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。