车道线拟合方法、设备及计算机可读存储介质与流程

本申请涉及自动驾驶，尤其涉及一种车道线拟合方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、自动驾驶车辆行驶时通常需要配合高精度地图，在高精度地图的制作过程中，通常先通过车载相机等视觉设备采集车道视频，再结合车载相机所属车辆的位置信息和车道视频中的车道像素信息解算出实际坐标位置信息，最后通过解算出的实际位置信息拟合出车道线。

2、相关技术中，采用实例分割的方式区分同一张图片中的像素是否属于同一条车道线，再根据车道线坐标点到车辆的距离区分不同图片中的车道线像素是否属于同一条车道线，然后将属于同一车道线的像素坐标点进行拟合。然而，这种区分和拟合车道线的方式的精度较低，尤其是出现车辆变道，或者车道线分叉、合并的情形时，容易出现拟合不准确的情况。

技术实现思路

1、为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种车道线拟合方法、设备及计算机可读存储介质，能够提高车道线拟合的精度，适应较为复杂的路况。

2、本申请第一方面提供一种车道线拟合方法，包括：获取车道线坐标点；对所述车道线坐标点进行聚类，获得多个簇；分别对每个所述簇中的所述车道线坐标点拟合成单元线；将属于同一条车道线的各所述单元线连接成初始车道线；对所述初始车道线进行平滑处理，获得平滑车道线。

3、本申请第二方面提供一种车道线拟合装置，包括：获取模块，用于获取车道线坐标点；聚类模块，用于对所述车道线坐标点进行聚类，获得多个簇；第一拟合模块，用于分别对每个所述簇中的所述车道线坐标点拟合成单元线；第二拟合模块，用于将属于同一条车道线的各所述单元线连接成初始车道线；平滑处理模块，用于对所述初始车道线进行平滑处理，获得平滑车道线。

4、本申请第三方面提供一种电子设备，包括：

5、处理器；以及

6、存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。

7、本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。

8、本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：对获取的车道线坐标点，先对所述车道线坐标点进行聚类，获得多个簇，再分别对每个所述簇中的所述车道线坐标点拟合成单元线，然后将属于同一条车道线的各所述单元线连接成初始车道线，再对所述初始车道线进行平滑处理，获得平滑车道线。本申请的车道线拟合方式以簇为初始拟合单位，先将簇中的车道线坐标点拟合成单元线，再将属于同一车道线的不同单元线连接成初始车道线，然后进行平滑处理，这样进行拟合的车道线的精度更高，不局限于单张图片，将不同帧间的车道线坐标点融合处理，而不需要根据车道线坐标点到车辆的距离进行拟合，因此可适应车辆变道、车道线分叉或合并等较为复杂的路况。

9、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

技术特征：

1.一种车道线拟合方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的车道线拟合方法，其特征在于，所述获取车道线坐标点包括：

3.根据权利要求2所述的车道线拟合方法，其特征在于，所述对所述车道线坐标点进行聚类，获得多个簇包括：

4.根据权利要求1所述的车道线拟合方法，其特征在于，所述分别对每个所述簇中的所述车道线坐标点拟合成单元线包括：

5.根据权利要求1所述的车道线拟合方法，其特征在于，所述将属于同一条车道线的各所述单元线连接成初始车道线包括：

6.根据权利要求1所述的车道线拟合方法，其特征在于，所述对所述初始车道线进行平滑处理，获得平滑车道线包括：

7.根据权利要求1所述的车道线拟合方法，其特征在于，在所述对所述初始车道线进行平滑处理，获得平滑车道线之后，所述方法还包括：

8.一种车道线拟合装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本申请涉及一种车道线拟合方法、设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取车道线坐标点；对所述车道线坐标点进行聚类，获得多个簇；分别对每个所述簇中的所述车道线坐标点拟合成单元线；将属于同一条车道线的各所述单元线连接成初始车道线；对所述初始车道线进行平滑处理，获得平滑车道线。本申请提供的方案，能够提高车道线拟合的精度，适应较为复杂的路况。

技术研发人员：孟鹏飞,朱磊,贾双成,万如
受保护的技术使用者：智道网联科技（北京）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13