[发明专利]行车路径规划方法及存储介质

说明书

本发明涉及一种行车路径规划方法及存储介质，首先获取路况的视觉数据和雷达数据，并获取所述视觉数据和所述雷达数据之间的映射关系，再分别对所述视觉数据、所述雷达数据进行特征提取，并利用所述映射关系将提取的数据进行融合以识别出路况特征，最后根据所述路况特征规划行车路径。该行车路径规划方法及存储介质结合视觉数据和雷达数据来识别路况特征，由于视觉数据能够提供颜色、纹理、形状等丰富的特征信息，且雷达数据不会受到天气条件和光照条件的影响，结合这两种数据来检测路况特征，既不会受到光照和天气条件的影响，又能得到丰富的细节信息，从而能够提高路况特征的检测精确度。

技术领域

本发明涉及高级驾驶辅助技术领域，特别是涉及一种行车路径规划方法及存储介质。

背景技术

高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems，ADAS)是利用安装在车辆上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。在实际应用中，高级驾驶辅助系统需要根据检测的路况特征来规划行车路径，检测的路况特征是否精确直接影响高级驾驶辅助系统的使用性能，因此，如何提高路况特征的检测精确度是高级驾驶辅助技术的关键问题。

发明内容

基于此，有必要针对如何提高路况特征的检测精确度的问题，提供一种行车路径规划方法及存储介质。

一种行车路径规划方法，包括：

获取路况的视觉数据和雷达数据，并获取所述视觉数据和所述雷达数据之间的映射关系；

分别对所述视觉数据、所述雷达数据进行特征提取，并利用所述映射关系将提取的数据进行融合以识别出路况特征；

根据所述路况特征规划行车路径。

在其中一个实施例中，所述路况特征包括路沿、障碍物及车道线。

在其中一个实施例中，分别对所述视觉数据、所述雷达数据进行特征提取，并利用所述映射关系将提取的数据进行融合以识别出路况特征包括：

从所述视觉数据及所述雷达数据中提取所述路沿和所述障碍物的特征，并利用所述映射关系将提取的数据进行融合以识别出所述路沿和所述障碍物；

利用识别出的所述路沿和所述障碍物构建可行驶区域；

根据所述视觉数据和所述雷达数据检测所述可行驶区域内的车道线。

在其中一个实施例中，从所述视觉数据及所述雷达数据中提取所述路沿和所述障碍物的特征，并利用所述映射关系将提取的数据进行融合以识别出所述路沿和所述障碍物包括：

将所述视觉数据进行逆透视变换得到鸟瞰数据，并从所述鸟瞰数据中提取所述路沿和所述障碍物的特征；

将所述路沿和所述障碍物的特征利用所述映射关系映射至所述雷达数据中，以结合所述雷达数据中的位置信息识别出所述路沿和所述障碍物。

在其中一个实施例中，将所述视觉数据进行逆透视变换得到鸟瞰数据，并从所述鸟瞰数据中提取所述路沿和所述障碍物的特征包括：

将所述视觉数据进行逆透视变换得到鸟瞰数据，并对所述鸟瞰数据进行滤波和增强得到处理后的数据；

从所述处理后的数据中提取所述路沿和所述障碍物的特征。

在其中一个实施例中，根据所述视觉数据和所述雷达数据检测所述可行驶区域内的车道线包括：

利用所述雷达数据的反射强度信息检测所述可行驶区域内车道线的点，并利用所述映射关系将各所述车道线的点映射到所述鸟瞰数据中；