CN114396958B - 基于多车道多传感器的车道定位方法、系统及车辆 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多车道多传感器的车道定位方法、系统及车辆，所述方法包括：通过汽车上摄像头采集视觉车道线信息，并将所采集车道线信息发送给车道线处理模块进行有效性判断，剔除无效曲线后，将车道线曲线发送给车道位置计算模块；采集车道线和车道环境信息，并将采集后的信息通过道路边界融合模块融合输出相应侧边界曲线后发送到车道位置计算模块；通过车道位置计算模块根据车道线曲线和边界曲线计算出本车所在车道编号及置信度，并将计算出的结果向融合定位模块输出；在置信度较高时，融合定位模块根据所获得的车道编号，与高精度地图和摄像头所提供的车道线信息匹配，输出规划所需的车道线及道路信息。

Description

基于多车道多传感器的车道定位方法、系统及车辆

技术领域

本发明属于自动驾驶领域，具体涉及一种基于多车道多传感器的车道定位方法、系统及车辆。

背景技术

随着驾驶辅助技术的不断发展，越来越多的汽车开始搭载能够基于高精地图导航的先进辅助驾驶系统或者自动驾驶系统。受限于地图定位准确性的限制，需要其他感知系统提供位置匹配。目前，在车辆换道以及驾驶过程中，通常需要先确定车辆所驾驶车道位置，然后再进行换道策略或自动驾驶，因此，车道定位在车辆驾驶中是一个很重要的信息。

现有技术中，对车辆车道的确定主要通过摄像头和雷达融合处理后获得，这种收集车辆驾驶中两种道路信息的方式来确定车道，对于双车道、三车道驾驶环境来说，比较适用。但若驾驶环境为四车道或四车道以上，仅通过摄像头和雷达融合信息所获取的车道定位就会存在不够精确的问题。当然，申请号为2018112919250的中国专利公开了一种车道线生成方法、装置、设备以及存储介质，方法包括：获取道路的点云数据，并根据点云数据确定道路上的至少一条第一车道线；获取多个车辆的轨迹信息，根据多个车辆的轨迹信息确定至少一条第二车道线；获取每一条第一车道线的第一概率值，并获取每一条第二车道线的第二概率值；根据归属于同一位置区域的第一车道线的第一概率值和第二车道线的第二概率值，确定各位置区域上的最终的车道线。该方法虽然能够针对多车道进行车道精确定位，但需要获取多个车辆的轨迹信息，计算较为复杂。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种车道定位精确、且定位方法简单的基于多车道多传感器的车道定位方法、系统及车辆。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

一种基于多车道多传感器的车道定位方法，其特征在于，包括如下步骤：（1），通过汽车上摄像头采集视觉车道线信息，并将所采集车道线信息发送给车道线处理模块进行有效性判断，剔除无效曲线后，将车道线曲线发送给车道位置计算模块；（2），采集护栏信息和路沿信息，并将采集后的信息通过道路边界融合模块融合输出相应侧边界曲线后发送到车道位置计算模块；（3），通过车道位置计算模块根据车道线曲线和边界曲线计算出本车所在车道编号及置信度；在置信度较高时，车道位置计算模块将车道计算结果直接发送给自动换道模块，为自动换道模块提供车道信息；当置信度较低时，车道位置计算模块将所计算车道编号信息输出到融合定位模块，融合定位模块根据所获得的车道编号，将高精度地图和摄像头所提供的车道线信息匹配，向自动换道模块输出规划所需的车道线及道路信息。

进一步的，所述视觉车道线信息包括摄像头所探测到的左车道线、右车道线、左车道线左侧车道线、右车道线右侧的车道线。

进一步的，采集护栏信息和路沿信息包括：通过毫米波雷达获取护栏曲线，通过雷达点云拟合模块存储毫米波雷达输出的雷达头点云数据，并通过航迹推移历史点云转换到当前车身坐标系下与当前检测的点云一起进行有效点的筛选拟合成相应的左右边界曲线方程；通过摄像头采集路沿曲线，通过摄像头点云拟合模块从摄像头输出的freespace点云聚类筛选静止的边界点并进行存储，并通过航迹推移历史点云转换到当前车身坐标系下与当前检测的有效点一起拟合成相应的左右边界曲线方程。

进一步的，车道位置计算模块车道编号时，车道位置初始值为0，若道路边界融合模块融合输出为左侧边界曲线，则从左至右的车道编号为：最左车道编号为1，向右时，每一个车道编号依次递增，同时，在行驶过程中，无法确定左侧道路边界时，每向右换道一次值加1，向左换道一次值减1；若道路边界融合模块融合输出为右侧边界曲线，则从右到左的车道编号为1，并从右到左车道编号依次递增，同时，在行驶过程中，无法确定右侧道路边界时，每向左换道一次值加1，向右换道一次值减1。

进一步的，车道位置置信度初始值为0，若根据左侧边界曲线和车道线以及右侧边界曲线和车道线确定车道编号时，车道位置置信度为2；当无法确定左侧边界曲线和右侧边界曲线，根据换道次数推算车道时，车道位置置信度为1；若车道线长时间不存在时，车道位置置信度为0。

进一步的，步骤（3）中，所述车道位置计算模块还能够根据车道线曲线和边界曲线计算应急车道位置，所述应急车道车道位置是根据最右侧车道线存在状态及虚实类型以及最右侧道路边界横向距离判断而出，当确定不存在应急车道时，应急车道值为0，当确定存在应急车道时，应急车道值为2，当无法确定车道边界时，应急车道值为1。

进一步的，在融合定位模块向自动换道模块输出车道线及道路信息后，自动换道模块根据当前车道位置及导航信息进行横向规划，实现自动换道行驶。

一种基于多车道多传感器的车道定位系统，包括数据采集模块，所述数据采集模块包括摄像头和毫米波雷达，其特征在于，还包括存储器，其内存储有计算机可读程序；控制器，所述控制器分别与存储器和数据采集模块连接，并用于调用计算机可读程序执行如上所述的车道定位方法的步骤。

一种车辆，其特征在于，采用如上所述的车道定位系统。

与现有技术相比，本发明得到的基于多车道多传感器的车道定位方法、系统及车辆具有如下优点：本发明能够在行驶过程中使用多源传感器数据进行车道位置的估计，对比仅使用摄像头车道线的定位系统，本发明还利用了雷达、摄像头点云等边界信息，大幅提升了系统的准确性。

附图说明

图1为实施例中车道定位架构图。

图中：摄像头1、米波雷达2、雷达点云拟合模块3、摄像头点云拟合模块4、道路边界融合模块5、车道位置计算模块6、融合定位模块7、自动换道模块8、车道线处理模块9。

实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

实施例

如图1所示，本实施例提供的基于多车道多传感器的车道定位方法包括如下步骤：（1），通过汽车上摄像头1采集视觉车道线信息（所述视觉车道线信息包括摄像头所探测到的左车道线、右车道线、左车道线左侧车道线、右车道线右侧的车道线），并将所采集车道线信息发送给车道线处理模块9进行有效性判断，剔除无效曲线后，将车道线曲线发送给车道位置计算模块6；（2），采集护栏信息和路沿信息，并将采集后的信息通过道路边界融合模块5融合输出相应侧边界曲线后发送到车道位置计算模块6；（3），通过车道位置计算模块6根据车道线曲线和边界曲线计算出本车所在车道编号及置信度；在置信度较高时，车道位置计算模块将车道计算结果直接发送给自动换道模块，为自动换道模块提供车道信息；当置信度较低时，车道位置计算模块将所计算车道编号信息输出到融合定位模块，融合定位模块7根据所获得的车道编号，与高精度地图和摄像头所提供的车道线信息匹配，向自动换道模块8输出规划所需的车道线及道路信息；（4），自动换道模块8根据当前车道位置及导航信息进行横向规划，实现自动换道行驶。通过多传感器准确识别出道路边界能够极大提升定位的准确性，提高自动驾驶安全性及舒适性。

具体的，采集护栏信息和路沿信息包括：通过毫米波雷达2获取护栏曲线，通过雷达点云拟合模块存储毫米波雷达输出的雷达头点云数据，并通过航迹推移历史点云转换到当前车身坐标系下与当前检测的点云一起进行有效点的筛选拟合成相应的左右边界曲线方程；通过摄像头采集路沿曲线，通过摄像头点云拟合模块从摄像头输出的freespace点云聚类筛选静止的边界点并进行存储，并通过航迹推移历史点云转换到当前车身坐标系下与当前检测的有效点一起拟合成相应的左右边界曲线方程。

具体的，车道定位方法详细步骤如下：

步骤1、车道线处理模块9对于摄像头1检测的左、右、左左、右右车道线进行有效性判断，剔除无效曲线；

步骤2、摄像头点云拟合模块3从摄像头1输出的freespace点云聚类筛选静止的边界点并进行存储，并通过航迹推移历史点云转换到当前车身坐标系下与当前检测的有效一起拟合成相应的左右边界曲线方程；

步骤3、雷达点云拟合模块4从雷达2输出的点云聚类筛选静止的边界点并进行存储，并通过航迹推移历史点云转换到当前车身坐标系下与当前检测的有效一起拟合成相应的左右边界曲线方程；

步骤4、车道位置计算模块6主要根据摄像头1所能探测到的左车道线、右车道线、左左车道线、右右车道线以及左右道路边界曲线分别计算应急车道存在标志为EmerLnFlag,从左侧到右的车道位置CrtLnIdLft（最左车道编号为1，左2为2，向右依次递增，无法确定左侧道路边界时，每向右换道一次值加1，向左换道一次值减1）、车道位置置信度CrtLnConfLft以及从右侧侧到左侧的车道位置CrtLnIdRt（不含应急车道最右侧车道编号为1，右2为2，向左依次递增，无法确定右侧道路边界时，每向左换道一次值加1，向右换道一次值减1）、车道位置置信度CrtLnConfRt：

EmerLnFlag、CrtLnIdLft、CrtLnConfLft、CrtLnIdRt、CrtLnConfRt初始值均为0；

首先根据最右侧车道线存在状态及虚实类型以及最右侧道路边界横向距离判断应急车道存在标志为EmerLnFlag，当确定不存在时EmerLnFlag为0，当确定存在时为2，无法界定时为1；

当根据左侧道路边界及车道线确定车道编号CrtLnIdLft时，置信度CrtLnConfLft为2，无法确定左侧道路边界根据换道推算时置信度为1，车道线长时间不存在时为0；

当根据右侧道路边界及车道线确定车道编号CrtLnIdRt时，置信度CrtLnConfRt为2，无法确定右侧道路边界根据换道推算时置信度为1，车道线长时间不存在时为0；

步骤5、融合定位模块7根据所获得的车道编号，与高精度地图和摄像头所提供的车道线信息匹配，输出规划所需的车道线及道路信息；

步骤6、自动换道模块8主要根据当前车道位置及导航信息进行横向规划实现自动换道行驶。

另一方面，本实施例所提供的车道定位系统包括数据采集模块，所述数据采集模块包括摄像头和毫米波雷达，还包括存储器，其内存储有计算机可读程序；控制器，所述控制器分别与存储器和数据采集模块连接，并用于调用计算机可读程序执行如上所述的车道定位方法的步骤。

本实施例中还提供了一种车辆，采用如上所述的车道定位系统。

最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，尽管申请人参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种基于多车道多传感器的车道定位方法，其特征在于，包括如下步骤：（1），通过汽车上摄像头采集视觉车道线信息，并将所采集车道线信息发送给车道线处理模块进行有效性判断，剔除无效曲线后，将车道线曲线发送给车道位置计算模块；（2），采集护栏信息和路沿信息，并将采集后的信息通过道路边界融合模块融合输出相应侧边界曲线后发送到车道位置计算模块；（3），通过车道位置计算模块根据车道线曲线和边界曲线计算出本车所在车道编号及车道位置置信度；在车道位置置信度较高时，车道位置计算模块将车道计算结果直接发送给自动换道模块，为自动换道模块提供车道信息；当车道位置置信度较低时，车道位置计算模块将所计算车道编号信息输出到融合定位模块，融合定位模块根据所获得的车道编号，将高精度地图和摄像头所提供的车道线信息匹配，向自动换道模块输出规划所需的车道线及道路信息；车道位置置信度初始值为0，若根据左侧边界曲线和车道线以及右侧边界曲线和车道线确定车道编号时，车道位置置信度为2；当无法确定左侧边界曲线和右侧边界曲线，根据换道次数推算车道时，车道位置置信度为1；若车道线长时间不存在时，车道位置置信度为0。

2.根据权利要求1所述的基于多车道多传感器的车道定位方法，其特征在于，所述视觉车道线信息包括摄像头所探测到的左车道线、右车道线、左车道线左侧车道线、右车道线右侧的车道线。

3.根据权利要求1所述的基于多车道多传感器的车道定位方法，其特征在于，采集护栏信息和路沿信息包括：通过毫米波雷达获取护栏曲线，通过雷达点云拟合模块存储毫米波雷达输出的雷达头点云数据，并通过航迹推移历史点云转换到当前车身坐标系下与当前检测的点云一起进行有效点的筛选拟合成相应的左右边界曲线方程；通过摄像头采集路沿曲线，通过摄像头点云拟合模块从摄像头输出的freespace点云聚类筛选静止的边界点并进行存储，并通过航迹推移历史点云转换到当前车身坐标系下与当前检测的有效点一起拟合成相应的左右边界曲线方程。

4.根据权利要求1或2或3所述的基于多车道多传感器的车道定位方法，其特征在于，车道位置计算模块车道编号时，车道位置初始值为0，若道路边界融合模块融合输出为左侧边界曲线，则从左至右的车道编号为：最左车道编号为1，向右时，每一个车道编号依次递增，同时，在行驶过程中，无法确定左侧道路边界时，每向右换道一次值加1，向左换道一次值减1；若道路边界融合模块融合输出为右侧边界曲线，则从右到左的车道编号为1，并从右到左车道编号依次递增，同时，在行驶过程中，无法确定右侧道路边界时，每向左换道一次值加1，向右换道一次值减1。

5.根据权利要求4所述的基于多车道多传感器的车道定位方法，其特征在于，步骤（3）中，所述车道位置计算模块还能够根据车道线曲线和边界曲线计算应急车道位置，所述应急车道车道位置是根据最右侧车道线存在状态及虚实类型以及最右侧道路边界横向距离判断而出，当确定不存在应急车道时，应急车道值为0，当确定存在应急车道时，应急车道值为2，当无法确定车道边界时，应急车道值为1。

6.根据权利要求1或2或3或5所述的基于多车道多传感器的车道定位方法，其特征在于，在融合定位模块向自动换道模块输出车道线及道路信息后，自动换道模块根据当前车道位置及导航信息进行横向规划，实现自动换道行驶。

7.一种基于多车道多传感器的车道定位系统，包括数据采集模块，所述数据采集模块包括摄像头和毫米波雷达，其特征在于，还包括存储器，其内存储有计算机可读程序；控制器，所述控制器分别与存储器和数据采集模块连接，并用于调用计算机可读程序执行如权利要求1-6任意一项所述的车道定位方法的步骤。

8.一种车辆，其特征在于，采用如权利要求7所述的车道定位系统。