[发明专利]车道线检测方法及装置

说明书

一种车道线检测方法及装置，涉及自动驾驶领域，用于根据换道概率对周车进行筛选，并根据关联概率最大的周车的运动轨迹，确定自车所在车道的车道线，以提高车道线检测的准确性，保证车辆安全。该方法包括：根据周车运动轨迹，确定周车与虚拟车道中心线的距离的变化趋势；对周车与虚拟车道中心线的距离的变化趋势及其在上一时刻的换道概率进行分析，得到其在当前时刻的换道概率；根据周车在当前时刻的换道概率、周车与虚拟车道中心线在上一时刻的关联概率、周车在当前时刻相对于虚拟车道中心线的位置以及预设转移系数，确定周车与虚拟车道中心线在当前时刻的关联概率；将目标车辆的运动轨迹以及预设宽度，确定自车所在车道的车道线。

技术领域

本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种车道线检测方法及装置。

背景技术

车道线作为道路的构成要素，用于指示自动驾驶车辆的路径规划，以保证车辆在自动驾驶过程中的安全性、舒适性和智能性等。一般的，自动驾驶车辆可以采用实时视觉来对其所在道路上的车道线进行检测，以根据检测到的车道线进行自动驾驶的路径规划。

在现有技术中，通常会对实时更新的自车周围的车辆的位置，即周车位置，进行拟合以及插值等处理来确定周车的运动轨迹，并根据周车与自车之间的横向距离来平移周车的运动轨迹，再对平移后的周车的运动轨迹进行均衡处理得到车道线，最后利用自车周围的障碍物信息进一步确定车道线的范围，输出自车所在车道的车道范围，即自车所在车道的车道线。或者，在对实时更新的周车位置进行拟合、插值等处理来确定周车的运动轨迹后，以周车的运动轨迹作为周车所在车道的车道中心线，利用车辆的运动轨迹以及预设车道宽度来对周车所在车道的车道中心线进行平移和均衡处理，从而得到自车所在车道的车道中心线，最后结合预设车道宽度平移自车所在车道的车道中心线，确定自车所在车道的车道范围。利用上述现有技术检测到的车道线可能会存在车道偏移的情况，从而影响车辆安全，且上述两种现有技术未能区分周车是否换道，可能会影响到车辆通过路口场景的安全性，因此并不适用于较为复杂的路口场景，例如出路口为两车道，进路口为三车道的路口场景。或者，在现有技术中，以特斯拉自动驾驶车辆为例，还可以采用传感器获取到的多种观测数据来进行融合，从而得到自车所在车道的车道线。在该现有技术中，可能会由于用于确定车道线的观测数据种类过多，出现车道线不稳定的情况，从而影响车辆通过路口场景的安全性。

发明内容

本申请提供一种车道线检测方法及装置，根据周车的换道概率来识别该周车的换道意图，以对周车进行筛选后，再根据周车与自车虚拟车道的中心线的关联概率，根据合适的周车的运动轨迹以及预设宽度来确定自车所在车道的车道线，从而提高自车所在车道的车道线检测的准确性，保证车辆安全。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，本申请提供一种车道线检测方法，用于自动驾驶领域，该方法包括：根据周车的运动轨迹，确定周车与虚拟车道的中心线的距离的变化趋势。其中，周车为与自车的距离小于预设距离的车辆。然后，对周车与虚拟车道的中心线的距离的变化趋势，以及周车在上一时刻的换道概率进行分析，得到周车在当前时刻的换道概率。其中，换道概率为车辆更换其所在车道的概率。再根据周车在当前时刻的换道概率、周车与所述虚拟车道的中心线在上一时刻的关联概率、周车在当前时刻相对于虚拟车道的中心线的位置以及预设转移系数，确定周车与虚拟车道的中心线在当前时刻的关联概率。其中，预设转移系数为周车在上一时刻与虚拟车道的中心线的关联概率，转换为周车在当前时刻与虚拟车道的中心线的关联概率时的转换系数，关联概率用于表示周车与虚拟车道的中心线的距离的大小，以及周车的运动轨迹与虚拟车道的中心线的相似度。最后，根据目标车辆的运动轨迹以及预设宽度，确定自车所在车道的车道线。其中，目标车辆为周车中与虚拟车道的关联概率最大的车辆。