[发明专利]自动驾驶车辆的车道线检测方法、装置及自动驾驶车辆

权利要求书

1.一种自动驾驶车辆的车道线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集车道图像，并确定所述车道图像中检测区域；

将所述检测区域转为灰度图，并从所述灰度图中提取多个车道线中心点；

将所述多个车道线中心点分类到多个直线段中，并滤除不符合第一预设条件的车道线中心点；

将多个直线段中属于同一条车道线的直线段聚类，并确定图像动态消隐点；以及

根据所述图像动态消隐点滤除不符合第二预设条件的车道线，以完成车道线检测。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的车道线检测方法，其特征在于，所述将所述多个车道线中心点分类到多个预设直线段中，并滤除不符合第一预设条件的车道线中心点，进一步包括：

根据预设方向对所述灰度图进行扫描，获取每个车道线中心点的方向信息；

根据每个车道线中心点的方向信息判断是否符合所述第一预设条件，以滤除不符合所述第一预设条件的车道线中心点；

根据符合所述第一预设条件的车道线中心点之间的距离与方向之间的夹角信息将所述符合第一预设条件的车道线中心点进行直线块归类；

获取每个直线块的中心点、起点、终点和直线块方向。

3.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的车道线检测方法，其特征在于，所述确定图像动态消隐点，进一步包括：

根据第一帧图像获取初始消隐点在图像中的粗定位，并根据所述粗定位确定消隐点选区范围；

根据每类车道线的点数对所述每类车道线进行拟合，并对每个候选消隐点设立滤波窗口；

检测拟合后的直线是否穿过所述滤波窗口，以得到穿过次数，直到完成所有候选消隐点扫描；

将所述穿过次数最多的候选消隐点确定为所述图像动态消隐点，并作为下一帧图像的初始消隐点。

4.根据权利要求3所述的自动驾驶车辆的车道线检测方法，其特征在于，所述根据所述图像动态消隐点滤除不符合第二预设条件的车道线，进一步包括：

判断所述图像动态消隐点到每条车道线的最短距离；

如果所述最短距离大于预设阈值，则判定不符合所述第二预设条件。

5.根据权利要求1-4任一项所述的自动驾驶车辆的车道线检测方法，其特征在于，还包括：

通过卡尔曼滤波弥补漏检车道线或删除误检车道线。

6.一种自动驾驶车辆的车道线检测装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集车道图像，并确定所述车道图像中检测区域；

转换模块，用于将所述检测区域转为灰度图，并从所述灰度图中提取多个车道线中心点；

分类模块，用于将所述多个车道线中心点分类到多个直线段中，并滤除不符合第一预设条件的车道线中心点；

聚类模块，用于将多个直线段中属于同一条车道线的直线段聚类，并确定图像动态消隐点；以及

滤除模块，用于根据所述图像动态消隐点滤除不符合第二预设条件的车道线，以完成车道线检测。

7.根据权利要求6所述的自动驾驶车辆的车道线检测装置，其特征在于，其中，

所述分类模块进一步用于根据预设方向对所述灰度图进行扫描，获取每个车道线中心点的方向信息，且根据每个车道线中心点的方向信息判断是否符合所述第一预设条件，以滤除不符合所述第一预设条件的车道线中心点，并根据符合所述第一预设条件的车道线中心点之间的距离与方向之间的夹角信息将符合所述第一预设条件的车道线中心点进行直线块归类，以及获取每个直线块的中心点、起点、终点和直线块方向；

所述聚类模块进一步用于根据第一帧图像获取初始消隐点在图像中的粗定位，并根据所述粗定位确定消隐点选区范围，根据每类车道线的点数对所述每类车道线进行拟合，并对每个候选消隐点设立滤波窗口，并检测拟合后的直线是否穿过所述滤波窗口，以得到穿过次数，直到完成所有候选消隐点扫描，且将所述穿过次数最多的候选消隐点确定为所述图像动态消隐点，并作为下一帧图像的初始消隐点。