三维车道线信息生成方法、装置、电子设备和介质转让专利
申请号 : CN202010976176.6
文献号 : CN112598762B
文献日 : 2021-10-12
发明人 : 胡禹超 , 倪凯
申请人 : 禾多科技(北京)有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种三维车道线信息生成方法,包括:获取数据,其中,所述数据包括:目标车辆的车载相机所拍摄的道路图像,与所述道路图像对应的目标车辆的车载相机的数据;
对所述道路图像进行车道线检测以生成车道线信息集,其中,所述车道线信息包括车道线像素点坐标值序列;
响应于确定所述车道线信息集满足预定条件,将所述车道线信息集中的每个车道线信息所包括的车道线像素点坐标值序列作为第一车道线像素点坐标值序列,得到第一车道线像素点坐标值序列集;
基于所述第一车道线像素点坐标值序列集,生成第一车道线交点坐标值;
基于所述第一车道线交点坐标值与所述目标车辆的车载相机的数据,生成三维车道线信息;
其中,所述基于所述第一车道线像素点坐标值序列集,生成第一车道线交点坐标值,包括:
确定所述道路图像的像素坐标系;
对所述第一车道线像素点坐标值序列集中每个第一车道线像素点坐标值序列中的各个第一车道线像素点坐标值进行曲线拟合以生成车道线拟合曲线方程,得到多个车道线拟合曲线方程;
对所述多个车道线拟合曲线方程中的每个车道线拟合曲线方程进行曲率检测以生成车道线最大曲率,得到车道线最大曲率组;
从所述车道线最大曲率组中选出满足预定曲率条件的车道线最大曲率作为第一车道线曲率,得到第一车道线曲率组;
利用所述第一车道线曲率组中每个第一车道线曲率对应的车道线拟合曲线方程,生成车道线拟合直线方程,得到多个车道线拟合直线方程;
利用以下公式,确定所述多个车道线拟合直线方程中每两个车道线拟合直线方程的交点坐标值,得到交点坐标值组:T
其中,s1,s2,s3分别表示矩阵中的元素;() 表示转置矩阵;c1表示两个车道线拟合直线方程中的第一个车道线拟合直线方程;C2表示两个车道线拟合直线方程中的第二个车道线拟合直线方程; 表示两个车道线拟合直线方程中的第一个车道线拟合直线方程中一次项的系数; 表示两个车道线拟合直线方程中的第一个车道线拟合直线方程中零次项的系数; 表示两个车道线拟合直线方程中的第二个车道线拟合直线方程中一次项的系数;
表示两个车道线拟合直线方程中的第二个车道线拟合直线方程中零次项的系数;u表示交点在像素坐标系中的纵坐标值;v表示交点在像素坐标系中的横坐标值;
对所述交点坐标值组中的各个交点坐标值进行拟合以生成拟合交点坐标值,作为第一车道线交点坐标值。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:将所述三维车道线信息发送至车载终端,以供车载终端对目标车辆的行驶路线进行规划调整。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述目标车辆的车载相机的数据包括:车载相机的内参矩阵,车载相机距离地面的高度值。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述对所述道路图像进行车道线检测以生成车道线信息集,包括:
对所述道路图像进行二值化以生成二值化的道路图像;
对所述二值化的道路图像进行边缘检测以生成车道线信息集。
5.根据权利要求3所述的方法,其中,所述基于所述第一车道线交点坐标值与所述目标车辆的车载相机的数据,生成三维车道线信息,包括:确定所述目标车辆的车载相机的相机坐标系;
基于所述第一车道线交点坐标值以及所述目标车辆的车载相机的数据,利用以下公式,生成所述道路图像中的车道线的方向矩阵:其中,x表示第一车道线交点坐标值在相机坐标系中的横坐标值;y表示第一车道线交点坐标值在相机坐标系中的纵坐标值;K表示相机内参矩阵;表示第一车道线交点坐标值的横坐标值;表示第一车道线交点坐标值的纵坐标值;d表示第一车道线交点坐标值在相机坐标系中的方向矩阵;||·||2表示2‑范数;
基于所述道路图像中的车道线的方向矩阵与目标车辆的车载相机的数据,利用以下公式,对所述第一车道线像素点坐标值序列集中的每个第一车道线像素点坐标值进行转换以生成车道线像素点三维坐标值,得到车道线像素点三维坐标值序列集,作为三维车道线信息:
其中,P表示第一车道线像素点对应的三维坐标值;I表示3×3的单位矩阵;[·]×表示反对称叉乘矩阵;h表示相机距离地面的高度值;p表示第一车道线像素点坐标值的转置矩阵;x′表示第一车道线像素点坐标值的横坐标值;y′表示第一车道线像素点坐标值的纵坐标值。
6.一种三维车道线信息生成装置,包括:获取单元,被配置成获取数据,其中,所述数据包括:目标车辆的车载相机所拍摄的道路图像,与所述道路图像对应的目标车辆的车载相机的数据;
第一生成单元,被配置成对所述道路图像进行车道线检测以生成车道线信息集,其中,所述车道线信息包括车道线像素点坐标值序列;
确定单元,被配置成响应于确定所述车道线信息集满足预定条件,将所述车道线信息集中的每个车道线信息所包括的车道线像素点坐标值序列作为第一车道线像素点坐标值序列,得到第一车道线像素点坐标值序列集;
第二生成单元,被配置成基于所述第一车道线像素点坐标值序列集,生成第一车道线交点坐标值;
第三生成单元,被配置成基于所述第一车道线交点坐标值与所述目标车辆的车载相机的数据,生成三维车道线信息;
其中,所述基于所述第一车道线像素点坐标值序列集,生成第一车道线交点坐标值,包括:
确定所述道路图像的像素坐标系;
对所述第一车道线像素点坐标值序列集中每个第一车道线像素点坐标值序列中的各个第一车道线像素点坐标值进行曲线拟合以生成车道线拟合曲线方程,得到多个车道线拟合曲线方程;
对所述多个车道线拟合曲线方程中的每个车道线拟合曲线方程进行曲率检测以生成车道线最大曲率,得到车道线最大曲率组;
从所述车道线最大曲率组中选出满足预定曲率条件的车道线最大曲率作为第一车道线曲率,得到第一车道线曲率组;
利用所述第一车道线曲率组中每个第一车道线曲率对应的车道线拟合曲线方程,生成车道线拟合直线方程,得到多个车道线拟合直线方程;
利用以下公式,确定所述多个车道线拟合直线方程中每两个车道线拟合直线方程的交点坐标值,得到交点坐标值组:T
其中,s1,s2,s3分别表示矩阵中的元素;() 表示转置矩阵;c1表示两个车道线拟合直线方程中的第一个车道线拟合直线方程;c2表示两个车道线拟合直线方程中的第二个车道线拟合直线方程; 表示两个车道线拟合直线方程中的第一个车道线拟合直线方程中一次项的系数; 表示两个车道线拟合直线方程中的第一个车道线拟合直线方程中零次项的系数; 表示两个车道线拟合直线方程中的第二个车道线拟合直线方程中一次项的系数;
表示两个车道线拟合直线方程中的第二个车道线拟合直线方程中零次项的系数;u表示交点在像素坐标系中的纵坐标值;v表示交点在像素坐标系中的横坐标值;
对所述交点坐标值组中的各个交点坐标值进行拟合以生成拟合交点坐标值,作为第一车道线交点坐标值。
7.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,其上存储有一个或多个程序;
摄像头,被配置成采集图像;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1‑5中任一所述的方法。
8.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1‑5中任一所述的方法。
说明书 :
三维车道线信息生成方法、装置、电子设备和介质
技术领域
背景技术
较弱,不能较好地表征实际的车道线,进而不能较好的满足无人驾驶车辆的控制终端对车
辆的控制和路线的规划的需求;
发明内容
要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
像对应的目标车辆的车载相机的数据;对上述道路图像进行车道线检测以生成车道线信息
集,其中,上述车道线信息包括车道线像素点坐标值序列;响应于确定上述车道线信息集满
足预定条件,将上述车道线信息集中的每个车道线信息所包括的车道线像素点坐标值序列
作为第一车道线像素点坐标值序列,得到第一车道线像素点坐标值序列集;基于上述第一
车道线像素点坐标值序列集,生成第一车道线交点坐标值;基于上述第一车道线交点坐标
值与上述目标车辆的车载相机的数据,生成三维车道线信息。
像,与上述道路图像对应的目标车辆的车载相机的数据;第一生成单元,被配置成对上述道
路图像进行车道线检测以生成车道线信息集,其中,上述车道线信息包括车道线像素点坐
标值序列;确定单元,被配置成响应于确定上述车道线信息集满足预定条件,将上述车道线
信息集中的每个车道线信息所包括的车道线像素点坐标值序列作为第一车道线像素点坐
标值序列,得到第一车道线像素点坐标值序列集;第二生成单元,被配置成基于上述第一车
道线像素点坐标值序列集,生成第一车道线交点坐标值;第三生成单元,被配置成基于上述
第一车道线交点坐标值与上述目标车辆的车载相机的数据,生成三维车道线信息。
一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现如第一方面中所描述的方法。
辆的车载相机的数据。然后,上述道路图像进行车道线检测以生成车道线信息集,其中,上
述车道线信息包括车道线像素点坐标值序列。从道路图像中提取出车道线的信息为筛选可
以用来生成三维车道线信息做准备。之后,响应于确定上述车道线信息集满足预定条件,将
上述车道线信息集中的每个车道线信息所包括的车道线像素点坐标值序列作为第一车道
线像素点坐标值序列,得到第一车道线像素点坐标值序列集。对车道线信息集进行判断,使
得确定车道线信息集满足用以生成三维车道线信息的条件。而后,基于上述第一车道线像
素点坐标值序列集,生成第一车道线交点坐标值。由于第一车道线像素点坐标值序列集中
的每个第一车道线像素点坐标值序列对应一个车道线信息,再用多个车道线信息生成第一
车道线交点坐标值可以用几何方法得到,所以利用几何方法得到的第一车道线交点坐标值
更为容易。最后,基于第一车道线交点坐标值与上述目标车辆的车载相机的数据,生成三维
车道线信息。由于三维车道线信息的准备数据第一车道线交点坐标值的生成更为容易,所
以生成三维车道线信息的还原能力更强。另外,由于无人驾驶领域中的车辆控制规划模块
对三维车道线信息有较强的依赖性,而还原能力更强的三维车道线信息满足了对无人驾驶
领域中的车辆控制规划模块对三维车道线信息有较强的依赖性的需求。从而,此种方法可
以对三维车道线信息具有更强还原能力,较好的满足了无人驾驶车辆的控制终端对车辆的
控制和路线的规划等功能的需求。
附图说明
解附图是示意性的,原件和元素不一定按照比例绘制。
具体实施方式
里阐述的实施例。相反,提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的
是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。
相机的数据1022。然后,对上述道路图像1021进行车道线检测以生成车道线信息集103。其
中,上述车道线信息1031包括车道线像素点坐标值序列1032。之后,响应于确定上述车道线
信息集103满足预定条件,将上述车道线信息集 103中的每个车道线信息1031所包括的车
道线像素点坐标值序列1032 作为第一车道线像素点坐标值序列,得到第一车道线像素点
坐标值序列集104。另外,基于上述第一车道线像素点坐标值序列集104,生成第一车道线交
点坐标值105。最后,基于第一车道线交点坐标值105 与上述目标车辆的车载相机的数据
1022,生成三维车道线信息106。
个终端设备。当计算设备体现为软件时,可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现
成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块,也可以实现成单个软件或软件模块。
在此不做具体限定。
中,上述数据包括:目标车辆的车载相机所拍摄的道路图像,与上述道路图像对应的目标车
辆的车载相机的数据。另外,上述目标车辆的车载相机的数据包括:车载相机的内参矩阵,
车载相机距离地面的高度值。
集。其中,上述车道线信息包括车道线像素点坐标值序列。具体的,对道路图像中的车道线
信息进行检测,可以是对道路图像中的车道线进行提取,得到每条车道线在道路图像中所
占用的多个像素点,生成车道线像素点坐标值序列。
像素点进行矫正后,得到矫正后像素点的区域。之后对矫正后像素点的区域中的各个像素
点进行提取得到该车道线的信息。最后将至少一个车道线对应的车道线信息作为车道线信
息集。
道线像素点坐标值序列集。
车道线信息这样的条件,将上述车道线信息集中的每个车道线信息所包括的车道线像素点
坐标值序列作为第一车道线像素点坐标值序列。得到第一车道线像素点坐标值序列集。
坐标值。
个车道线拟合曲线方程。
3.1875x‑3.75x2+1.5625x3。最终,由多个第一车道线像素值序列可以得到多个车道线拟合
曲线方程。
方程与对应的第一车道线像素点坐标值得到多个曲率,再从多个曲率中选出最大的曲率作
为该车道线拟合曲线方程的最大曲率。最终得到车道线最大曲率组。
线曲率,得到第一车道线曲率组。
道线曲率组中每个第一车道线曲率对应的车道线拟合曲线方程中取出一次项和零次项,用
来生成车道线拟合直线方程。
道线拟合直线方程。 表示两个车道线拟合直线方程中的第一个车道线拟合直线方程中
一次项的系数。 表示两个车道线拟合直线方程中的第一个车道线拟合直线方程中零次
项的系数。 表示两个车道线拟合直线方程中的第二个车道线拟合直线方程中一次项的
系数。 表示两个车道线拟合直线方程中的第二个车道线拟合直线方程中零次项的系数。
u表示交点在像素坐标系中的纵坐标值。v表示交点在像素坐标系中的横坐标值。
点的位置,对上述交点坐标值组中的各个交点坐标值进行拟合可以是利用最小二乘法,生
成的拟合交点坐标值可以是
标值的横坐标值。 表示第一车道线交点坐标值的纵坐标值。d表示第一车道线交点坐标值
在相机坐标系中的方向矩阵。||·||2表示2‑范数。
标值进行转换以生成车道线像素点三维坐标值,得到车道线像素点三维坐标值序列集,作
为三维车道线信息:
置矩阵。x′表示第一车道线像素点坐标值的横坐标值。y′表示第一车道线像素点坐标值的
纵坐标值。
成准确度偏低的因素往往如下:现有的车道线检测方法通过对二维车道线信息添加维度以
生成三维车道线信息,而以现有的车道线检测方法生成三维车道线信息时会由于坐标的空
间转换等问题导致三维车道线信息的生成准确度偏低,浪费了计算资源。如果解决了上述
因素,就能较为准确的生成三维车道线信息,减少计算资源的浪费。为了达到这一效果,首
先,上述第一个公式利用了相机内参矩阵,对计算出的第一车道线交点坐标值在相机坐标
系中的方向矩阵更为准确,由此,将第一车道线交点从像素坐标系转换为相机坐标系就可
以更加准确。然后,利用上述第二个公式,根据更加准确的第一车道线交点坐标值在相机坐
标系中的方向矩阵与目标车辆的车载相机的数据。将车道线信息包括车道线像素点坐标值
序列中的各个车道线像素点坐标值转换为车道线像素点三维坐标值,所以得到的车道线像
素点三维坐标值也更为准确。由于在转换过程中利用了相机内参对道路图像中的车道线对
应的各个像素点进行维度转换使得生成的三维车道线信息更为准确,从而提高了将二维车
道线信息转换为三维车道线信息的准确度,所以也可以减少计算资源的浪费。从而,此种方
法可以提高生成的三维车道线信息的准确度,减少计算资源的浪费。
送至车载终端,还可以供车载终端对无人驾驶车辆的车辆控制规划技术进行提升。
辆的车载相机的数据。然后,上述道路图像进行车道线检测以生成车道线信息集,其中,上
述车道线信息包括车道线像素点坐标值序列。从道路图像中提取出车道线的信息为筛选可
以用来生成三维车道线信息做准备。之后,响应于确定上述车道线信息集满足预定条件,将
上述车道线信息集中的每个车道线信息所包括的车道线像素点坐标值序列作为第一车道
线像素点坐标值序列,得到第一车道线像素点坐标值序列集。对车道线信息集进行判断,使
得确定车道线信息集满足用以生成三维车道线信息的条件。而后,基于上述第一车道线像
素点坐标值序列集,生成第一车道线交点坐标值。由于第一车道线像素点坐标值序列集中
的每个第一车道线像素点坐标值序列对应一个车道线信息,再用多个车道线信息生成第一
车道线交点坐标值可以用几何方法得到,所以利用几何方法得到的第一车道线交点坐标值
更为容易。最后,基于第一车道线交点坐标值与上述目标车辆的车载相机的数据,生成三维
车道线信息。由于三维车道线信息的准备数据第一车道线交点坐标值的生成更为容易,所
以生成三维车道线信息的还原能力更强。另外,由于无人驾驶领域中的车辆控制规划模块
对三维车道线信息有较强的依赖性,而还原能力更强的三维车道线信息满足了对无人驾驶
领域中的车辆控制规划模块对三维车道线信息有较强的依赖性的需求。从而,此种方法可
以对三维车道线信息具有更强还原能力,较好的满足了无人驾驶车辆的控制终端对车辆的
控制和路线的规划等功能的需求。
置具体可以应用于各种电子设备中。
置成获取数据,其中,上述数据包括:目标车辆的车载相机所拍摄的道路图像,与上述道路
图像对应的目标车辆的车载相机的数据;第一生成单元302,被配置成对上述道路图像进行
车道线检测以生成车道线信息集,其中,上述车道线信息包括车道线像素点坐标值序列;确
定单元303,被配置成响应于确定上述车道线信息集满足预定条件,将上述车道线信息集中
的每个车道线信息所包括的车道线像素点坐标值序列作为第一车道线像素点坐标值序列,
得到第一车道线像素点坐标值序列集;第二生成单元304,被配置成基于上述第一车道线像
素点坐标值序列集,生成第一车道线交点坐标值;第三生成单元305,被配置成基于上述第
一车道线交点坐标值与上述目标车辆的车载相机的数据,生成三维车道线信息。
中包含的单元,在此不再赘述。
实施例的功能和使用范围带来任何限制。
存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中,还存储有电子设备
400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相
连。输入/输出(I/O)接口404也连接至总线 404。
动器等的输出装置407;包括例如磁带、硬盘等的存储装置408;以及通信装置409。通信装置
409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具
有各种装置的电子设备400,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以
替代地实施或具备更多或更少的装置。图4中示出的每个方框可以代表一个装置,也可以根
据需要代表多个装置。
可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在
这样的一些实施例中,该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装,或者从
存储装置408被安装,或者从ROM 402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时,执行
本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
以是但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的
组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电
连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器 (RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程
只读存储器(EPROM 或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD‑ROM)、光存储器件、磁
存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中,计算机可读存储介质可
以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或
者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或
者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据
信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机
可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信
号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使
用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:
电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网
(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如, ad hoc端对端网
络),以及任何当前已知或未来研发的网络。
序被该电子设备执行时,使得该电子设备:获取数据,其中,上述数据包括:目标车辆的车载
相机所拍摄的道路图像,与上述道路图像对应的目标车辆的车载相机的数据;对上述道路
图像进行车道线检测以生成车道线信息集,其中,上述车道线信息包括车道线像素点坐标
值序列;响应于确定上述车道线信息集满足预定条件,将上述车道线信息集中的每个车道
线信息所包括的车道线像素点坐标值序列作为第一车道线像素点坐标值序列,得到第一车
道线像素点坐标值序列集;基于上述第一车道线像素点坐标值序列集,生成第一车道线交
点坐标值;基于上述第一车道线交点坐标值与上述目标车辆的车载相机的数据,生成三维
车道线信息。
Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语
言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立
的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或
服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包
括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如
利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用
于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标
注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上
可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注
意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执
行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令
的组合来实现。
获取单元、第一生成单元、确定单元、第二生成单元、第三生成单元。其中,这些单元的名称
在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,获取单元还可以被描述为“获取数据的
单元”。
用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)
等。
合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其
等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的
(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方法。