[发明专利]一种用于无人驾驶的道路级全局环境地图生成方法

说明书

本发明公开了一种用于无人驾驶的道路级全局环境地图生成方法，获取无人驾驶汽车当前数据、计算无人驾驶汽车当前运动状态、提取图像特征矩阵、筛选相似视觉模板和添加新视觉模板、经验点匹配、车道线检测和车道线与全局经验地图融合等步骤最终生成无人驾驶的道路级全局环境地图，无人驾驶汽车利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知得到的道路、车辆位置和障碍物信息，来达到无人驾驶的目的，克服了传统的易受地形、天气状况以及精度欠精确的问题，本发明的一种用于无人驾驶的道路级全局环境地图生成方法，通过在车辆行驶过程中持续捕捉环境信息生成全局经验地图，再结合多车道线检测，得到准确度较高的道路级全局环境地图。

技术领域

本发明涉及无人驾驶技术领域，特别涉及一种用于无人驾驶的道路级全局环境地图生成方法。

背景技术

随着通信技术、机器智能技术、计算机网络技术以及地理信息系统技术等技术的蓬勃发展，无人驾驶在军事、民用以及科学研究等诸多方面获得了广泛的关注，无人驾驶集中实现了控制论、电子学及人工智能的等诸多领域的交叉研究，具有非常广阔的运用前景。无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，从上世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，多年来，在可行性和实用化方面都取得了重大突破。

无人驾驶汽车目前大多是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知得到的道路、车辆位置和障碍物信息，来达到无人驾驶的目的，已有的无人驾驶汽车道路环境感知系统采用的传感器有传感器、激光雷达、惯导以及GPS等，但是普通GPS的精度有限，信号不稳定且易受遮挡，利用激光雷达等纯视觉器件可有效识别出道路边界和障碍物，且这类器件虽然适用于大部分环境，价格相对低廉，安装十分便捷，但是，要想实现无人驾驶汽车的精确安全行驶，就必须要有非常丰富的道路信息提供给无人车作驾驶决策。假若能绘制一种精度和准确度相当高的地图，用来指导无人驾驶汽车在变道、超车等过程中对路线进行精确判定，那么就能防止在此过程中造成交通事故。

因此，在汽车行驶的过程中，对无人驾驶汽车行驶车道进行检测，得到当前行驶车道的车道信息是非常有必要的。不少传统的无人驾驶汽车，是利用GPS进行地图绘制的，然而就像前面所说，这种现有的技术方案存在很大的问题和缺点，那就是易受地形、天气状况以及精度欠精确的问题。而且制作成本还不低，运用这种办法制作出来的地图对无人驾驶汽车进行推广，显然是很不利的。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种用于无人驾驶的道路级全局环境地图生成方法，通过在车辆行驶过程中持续捕捉环境信息生成全局经验地图，再结合多车道线检测，得到准确度高的道路级全局环境地图，为无人驾驶提供更精确的驾驶决策。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种用于无人驾驶的道路级全局环境地图生成方法，包括以下步骤：

S1、获取无人驾驶汽车当前数据，在无人驾驶汽车运动过程中持续进行定位和拍摄图像，根据每帧图像定位的坐标(x^h,y^h)绘制出无人驾驶汽车的运动轨迹，得到全局经验地图；

S2、计算无人驾驶汽车当前运动状态，通过比较捕捉到的前后两张图片中特定区域的扫描强度分布来获取所述无人驾驶汽车的速度和旋转角度信息，所述位置坐标(x^h,y^h)和所述角度θ^h构成无人驾驶汽车当前的位姿P^h＝(x^h,y^h,θ^h)；

S3、提取图像特征矩阵，根据无人驾驶汽车行驶环境的特点选择颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征中的一种或多种特征来构成图像特征矩阵；