[发明专利]多车道线优化方法、装置、电子设备、存储介质及程序

说明书

本发明涉及一种多车道线优化方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，该方法包括：获取道路图像；对所述道路图像进行车道线检测，生成车道线数据集合；其中，所述车道线数据集合包括多条车道线的离散点数据；基于车道线平行约束，构建所述多条车道线对应的曲线方程；根据所车道线数据集合以及所述多条车道线对应的曲线方程，基于最小二乘法，获取所述多条车道线对应的目标曲线方程。本发明基于车道线平行约束，构建多条车道线对应的曲线方程，极大地减少了多条车道线拟合过程中的计算量；基于最小二乘法，获取多条车道线对应的目标曲线方程，使得拟合得到的车道线曲线方程与实际车道线整体偏差较小，拟合结果更加精确。

技术领域

本发明涉及智能辅助驾驶和图像处理技术领域，具体涉及一种多车道线优化方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。

背景技术

在车辆行驶过程中，为了更好的了解并预测周围的环境信息，对车道线的曲线拟合是必要的。将采集来的车道线数据进行曲线拟合可以很好的估计车道线的参数信息，得知偏移量、倾斜角、曲率半径等信息，从而预测车道线的走向，为驾驶员或车辆自动控制系统提供帮助。

现有的主流车道线拟合方案是将采集的车道线数据投影到鸟瞰图后分别对多条车道线进行拟合求得目标曲线方程，该拟合过程计算量较大，且拟合得到的多条曲线方程与实际车道线总体累计偏差较大。

因此，亟待出现一种能够克服上述缺陷的车道线优化方法。

发明内容

本发明提供一种多车道线优化方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，用于克服现有技术中车道线拟合过程计算量较大，且拟合得到的多条曲线方程与实际车道线总体累计偏差较大的缺陷。

本发明提供一种多车道线优化方法，包括：

获取道路图像；

对所述道路图像进行车道线检测，生成车道线数据集合；其中，所述车道线数据集合包括多条车道线的离散点数据；

基于车道线平行约束，构建所述多条车道线对应的曲线方程；

根据所车道线数据集合以及所述多条车道线对应的曲线方程，基于最小二乘法，获取所述多条车道线对应的目标曲线方程。

根据本发明提供的多车道线优化方法，所述基于车道线平行约束，构建所述多条车道线对应的曲线方程，包括：

构建所述多条车道线对应的多次曲线方程；其中，所述多条车道线对应的多次曲线方程的多次项系数相同，所述多条车道线对应的多次曲线方程的常数项不同。

根据本发明提供的多车道线优化方法，所述根据所车道线数据集合以及所述多条车道线对应的曲线方程，基于最小二乘法，获取所述多条车道线对应的目标曲线方程，包括：

根据所述多条车道线对应的曲线方程构建自变量矩阵、系数矩阵以及因变量矩阵；其中，所述因变量矩阵为所述自变量矩阵与所述系数矩阵的乘积；

根据所述车道线数据集合中离散点对应的坐标以及所述自变量矩阵、系数矩阵、因变量矩阵确定所述多条车道线对应的目标曲线方程。

根据本发明提供的多车道线优化方法，所述根据所述车道线数据集合中离散点对应的坐标以及所述自变量矩阵、系数矩阵、因变量矩阵确定所述多条车道线对应的目标曲线方程,包括：

根据所述车道线数据集合中离散点对应的自变量坐标以及所述自变量矩阵、系数矩阵，得到所述因变量矩阵的估计值；

根据所述因变量矩阵的估计值以及所述车道线数据集合中离散点自变量坐标对应的因变量坐标，获取所述因变量矩阵的估计值均方误差；

以所述估计值均方误差为优化目标，确定目标系数矩阵。