[发明专利]车道信息提取方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明提供一种车道信息提取方法、装置及存储介质，通过在提取车道信息之前对车道轨迹数据进行分割以及聚类为平滑的轨迹簇，降低车道信息的提取难度。并在通过初始混合高斯模型以及期望最大化算法对道路轨迹段簇的车道数量以及车道中心线位置进行预估前，首先通过最小二乘法估计算法提取道路轨迹段簇进行拟合，以提取所述道路轨迹段簇的预估道路特征参数，并通过预估道路特征参数对期望最大化算法以及初始混合高斯模型进行约束，从而减小预估模型参数的计算量，提高车道信息的提取效率以及提取准确度，解决了现有车道信息提取效率低下的技术问题。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种车道信息提取方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前在自动驾驶技术中，车道级的高精地图可以作为辅助技术，提高车辆的前瞻能力和自动行驶路线的准确性，从而提高应对道路条件剧烈变化的能力，提高驾驶稳定性。然而，传统的车道级地图的制作依赖于利用昂贵的高精地图采集车遍历目标区域，耗时费力，最重要的是，这种方法无法在道路状态发生变化时及时更新。因此可以利用概率统计等数据挖掘的方法，从众包用户上传的GPS轨迹数据(大众车辆收集的GPS轨迹信息)中提取出车道级的道路信息。因为车辆轨迹分布广泛，可以大大降低车道级地图的绘制和更新成本，而且地图数据可以实时动态更新。但是，目前利用众包用户上传的GPS轨迹数据通过数据挖掘等技术提取车道信息的算法,大多是迭代推理。而一个地区，需要提取的就有成千上万条道路信息，因此现有通过迭代推理的车道信息提取方法存在花费时间长，提取效率低下的问题。因此，如何解决现有车道信息提取效率低下，成为了目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种车道信息提取方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有车道信息提取效率低下的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种车道信息提取方法，所述车道信息提取方法包括以下步骤：

获取初始车道轨迹数据，将所述初始车道轨迹数据中的各车道轨迹分割成车道轨迹段，并根据各车道轨迹段之间的离散弗雷歇距离，将所述车道轨迹段进行聚类，生成道路轨迹段簇；

通过最小二乘估计算法对所述道路轨迹段簇进行拟合，并在拟合后的道路轨迹段簇中提取出预估道路特征参数；

基于期望最大化算法、预设相关约束条件以及所述预估道路特征参数，计算混合高斯模型的目标模型参数，并根据所述目标模型参数，确定所述道路轨迹段簇中的车道数量以及各车道对应的目标车道信息。

可选地，所述获取初始车道轨迹数据，将所述初始车道轨迹数据中的各车道轨迹分割成车道轨迹段，并根据各车道轨迹段之间的离散弗雷歇距离，将所述车道轨迹段进行聚类，生成道路轨迹段簇的步骤具体包括：

获取初始车道轨迹数据，并将所述初始车道轨迹数据中的轨迹点按照轨迹点所属车道轨迹进行分类，生成各车道轨迹对应的轨迹点；

根据同一车道轨迹中各个相邻车道轨迹点，生成各个轨迹向量，计算各个相邻轨迹向量之间的轨迹夹角，并将各个轨迹夹角与预设夹角阈值进行比对；

将超过所述夹角阈值的轨迹夹角对应的轨迹点标记为分割点，基于各个分割点将各车道轨迹分割成各车道轨迹段；

根据各车道轨迹段之间的离散弗雷歇距离，将所述车道轨迹段进行聚类，生成道路轨迹段簇。

可选地，所述根据各车道轨迹段之间的离散弗雷歇距离，将所述车道轨迹段进行聚类，生成道路轨迹段簇的步骤具体包括：

获取所述各车道轨迹段中的两个车道轨迹段，将所述两个车道轨迹段处理为相同起点和相同终点的两个车道轨迹段；

计算处理后的两个车道轨迹段之间的离散弗雷歇距离，将离散弗雷歇距离小于预设距离阈值的两个车道轨迹段聚类至同一道路轨迹段簇，以生成各道路轨迹段簇。