[发明专利]车道线跟踪方法及相关产品

说明书

本申请实施例提供了一种车道线跟踪方法及相关产品，一种车道线跟踪方法包括：在t时刻，根据车辆的行驶参数对t‑1时刻的N个第一车道模型中的每个进行预测，得到N个第二车道模型；根据目标图像中的车道线特征对所述N个第二车道模型进行更新，得到N个第三车道模型，所述目标图像为所述t时刻所述车辆前方预设区域的图像；根据概率参数计算所述N个第三车道模型中的每个第三车道模型的适配概率；确定所述N个第三车道模型中适配概率最大的第三车道模型，所述适配概率最大的第三车道模型用于跟踪所述车辆行驶路面的车道线。本申请实施例有利于提高车道线跟踪的精确度。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种车道线跟踪方法及相关产品。

背景技术

随着计算机视觉技术的发展，通过神经网络算法对输入图像进行特征提取，得到输入图像中车道线的车道线特征，采用车道模型对车道线特征进行处理，输出车辆前方的车道线，以实现无人驾驶。目前，有两种常用的车道模型，第一种为基于平行假设的车道模型，即假设所有的车道线相互平行，第二种为基于非平行假设的车道模型，即假设所有的车道线都不平行，基于平行假设或者不平行假设的车道模型由于自身条件的约束，当车辆行驶在复杂路口时，例如，同时存在平行车道线和不平行车道线时，则会漏检车道线或者输出的车道线不符合规则，导致使用车道模型无法准确的跟踪到复杂路口下的每条车道线。

发明内容

本申请实施例提车道线跟踪方法和相关产品，有利于使车辆适应各种复杂的行驶场景，进而提高跟踪车道线的准确度，进而提升交通安全。

第一方面，本申请实施例提供一种车道线跟踪方法，包括：

在t时刻，根据车辆的行驶参数对t-1时刻的N个第一车道模型中的每个进行预测，得到N个第二车道模型，所述第一车道模型用于跟踪多组车道，车道A和车道B不平行，所述车道A和所述车道B分别为所述多组车道中任意两组中的车道，所述多组车道中每组车道包含的车道相互平行，所述N为大于等于1的整数；

根据目标图像中的车道线特征对所述N个第二车道模型进行更新，得到N个第三车道模型，所述目标图像为所述t时刻所述车辆前方预设区域的图像；

根据概率参数计算所述N个第三车道模型中的每个第三车道模型的适配概率，所述适配概率用于表征所述第三车道模型与所述车辆行驶路面的车道线的适配程度；

确定所述N个第三车道模型中适配概率最大的第三车道模型，所述适配概率最大的第三车道模型用于跟踪所述车辆行驶路面的车道线。

可以看出，第一车道模型用于跟踪多组车道，且多组车道之间相互不平行，而每组车道中包含的车道相互平行，所以在t时刻得到的第三车道模型，既可以用于跟踪平行车道线，又可以用于跟踪到不平行车道线，提高了车道线跟踪的精确度，进而使车辆适应各种复杂的驾驶环境，提高交通安全；并且，采用适配概率最大的第三车道模型来跟踪车道线，进一步提高车道线跟踪的精确度。

在一些可能的实施方式中，所述根据车辆的行驶参数对t-1时刻的N个第一车道模型中的每个进行预测，得到N个第二车道模型，包括：

根据所述车辆的行驶参数得到预测矩阵；

根据所述预测矩阵对所述t-1时刻的N个第一车道模型中的每个进行预测，得到N个第二车道模型。

可以看出，基于上一时刻的车道模型和当前时刻的车辆行驶参数，预测当前时刻的车道模型，从而对两个时刻的数据进行关联，使预测出的车道模型会包含车辆已有的行驶信息，进而使预测出的车道模型更加符合当前的行驶场景。

在一些可能的实施方式中，所述根据目标图像中的车道线特征对所述N个第二车道模型进行更新，得到N个第三车道模型，包括：