[发明专利]车道信息的检测方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种车道信息的检测方法、装置及计算机可读存储介质，属于人工智能AI领域，可以应用在自动驾驶过程中车道检测场景。该方法包括：获取路况检测结果，基于路况检测结果以及最近一次确定的车辆的车道可行驶区间的形状，对车辆当前的车道可行驶区间的形状进行估计，得到形状估计结果；基于车辆当前的状态参数、形状估计结果和障碍物检测结果，确定车辆当前的车道可行驶区间的虚拟停止线的状态参数；将形状估计结果和虚拟停止线的状态参数确定为车辆对应的车道信息。在本申请中是结合车道可行驶区间的形状来确定车道可行驶区间的虚拟停止线的，将车道可行驶区间的形状和虚拟停止线作为车道信息，实际上给出了智能汽车在各个车道的可行驶区间的范围，提高了车道信息的精准性。

技术领域

本申请涉及汽车安全驾驶技术领域，特别涉及一种车道信息的检测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着汽车保有量的逐年增加以及智能化的不断发展，汽车安全驾驶技术已成为了汽车领域中竞相追逐的技术热点。其中，在进行车辆自动驾驶时，通过检测车道信息，可以为车辆的自动驾驶规划和控制模块提供信息支持，以便车辆的自动驾驶规划和控制模块进行相应的行为决策。

相关技术中，车辆通常通过安装的毫米波雷达和图像采集设备进行路况检测，并将路况检测结果作为车道信息发送至自动驾驶规划和控制模块，以使自动驾驶规划和控制模块根据该车道信息做出相应地行为决策。其中，车辆通过毫米波雷达和图像采集设备检测得到的路况检测结果通常包括障碍物信息和车道线信息。对于障碍物信息，车辆可以通过毫米波雷达对车辆前方的扇形区域进行障碍物扫描，并通过图像采集设备对车辆前方区域进行图像采集。根据毫米波雷达和图像采集设备的视场角，将扇形区域进行栅格化，这样，毫米波雷达检测到的障碍物将处于栅格单元中。之后，将图像采集设备采集到的图像中检测到的障碍物转换到极坐标系下的栅格单元中，并将栅格单元中毫米波雷达检测到的障碍物和图像采集设备检测到的障碍物进行严格匹配，以此来得到最终的障碍物信息。对于车道线信息，车辆可以通过对图像采集设备采集的图像进行处理，以检测车道线。

由上述描述可知，在障碍物检测的过程中，需要将毫米波雷达检测到的障碍物和图像采集设备检测到的障碍物进行匹配，由于通过毫米波雷达或者图像采集设备检测障碍物时会存在一定的检测误差，因此，当将二者检测到的障碍物进行匹配时，就容易因为检测误差的存在而发生障碍物漏检或者错误匹配的问题，最终将导致障碍物检测结果的不稳定，而自动驾驶规划和控制模块以检测到的障碍物为基础进行行为决策的准确性也将大幅降低。

发明内容

为了解决现有技术的障碍物检测结果不稳定所造成的车道信息准确性较低的问题，本申请提供了一种车道信息的检测方法及装置。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种车道信息的检测方法，所述方法包括：

获取路况检测结果，所述路况检测结果包括障碍物检测结果；

基于所述路况检测结果以及最近一次确定的车辆的车道可行驶区间的形状，对所述车辆当前的车道可行驶区间的形状进行估计，得到形状估计结果，所述车道可行驶区间包括所述车辆所在的车道中的可通行区域和与所述车辆所在的车道相邻的其他车道中的可通行区域；

基于所述车辆当前的状态参数、所述形状估计结果和所述障碍物检测结果，确定所述车辆当前的车道可行驶区间的虚拟停止线的状态参数；

将所述形状估计结果和所述车辆当前的车道可行驶区间的虚拟停止线的状态参数确定为所述车辆对应的车道信息。

在本发明实施例中，路况检测结果可以是图像采集设备发送的，也可以是毫米波雷达发送的，当该路况检测结果是图像采集设备发送时，该路况检测结果除了包括障碍物检测结果之外，还包括车道线检测结果，当然，还可以包括信号灯检测结果和信号灯停止线检测结果。当该路况检测结果是由毫米波雷达发送时，该路况检测结果中包括障碍物检测结果，但不包括车道线检测结果。