[发明专利]一种道路线确定的方法，相关装置以及设备

说明书

本申请实施例公开了一种道路线确定的方法，相关装置以及设备，用于提升目标道路点的精准度，由于目标道路点用于生成目标道路线，从而提升道路线确定的准确度。本申请实施例方法中，首先以目标车辆轨迹点为基准，由内向外生成初始滑动框集合，初始滑动框集合中每个初始滑动框是连续的，当第一初始滑动框的高度与第二初始滑动框的高度的差值大于第一高度阈值时，确定第一初始滑动框为待处理滑动框，再对待处理滑动框进行平均划分后得到候选滑动框，确定包括激光点的数量最多的候选滑动框为目标滑动框，最后从目标滑动框中确定目标道路点，该目标道路点用于生成目标道路线。

技术领域

本申请实施例涉及无人驾驶领域，尤其涉及一种道路线确定的方法，相关装置以及设备。

背景技术

人工智能技术兴起的今天，无人驾驶领域潜在的价值已经越来越为人们认可，高精度地图作为无人驾驶技术中的一个非常重要的因素，占据非常重要的地位。在高精度地图的制作过程中，道路车道线和道路边沿线作为一种非常重要的要素存在于地图中。可以约束无人驾驶车辆的行驶区域。

目前，可以通过截取空间点云中距离地面高度在预设距离范围内的点云作为待处理点云，按照预设网格范围将待处理点云划分成多个网格，并且以车辆的行驶轨迹为基准，按照右内向外的检测方向对的车辆的行驶轨迹左侧或者右侧的网格进行检测，将所有被第一个检测到的网格存储至网格集合，将网格集合中位置关系连续的网格分入同一个网格组，再选取网格数量最多的网格组，作为道路边沿网格集合。

然而，由于网格的分辨率选择困难，网格的分辨率较高时，会造成时间复杂度的上升并更容易引入噪声，从而降低道路线确定的准确度。其次，网格分辨率较低时，会造成精度的损失，仍然会降低道路线确定的准确度。

发明内容

本申请实施例提供了一种道路线确定的方法，相关装置以及设备，通过激光点的高度以及激光点的数量的两个特征确定目标滑动框，再从目标滑动框中确定目标道路点，由此提升所确定目标道路点的精准度，由于该目标道路点用于生成目标道路线，从而提升道路线确定的准确度。

第一方面，本申请提供了一种道路线确定的方法。该方法可以由终端设备或者服务器执行，或者也可以由配置于终端设备或者服务器中的芯片执行，本申请对此不作限定。在该方法中，首先需要以目标车辆轨迹点为基准，由内向外生成初始滑动框集合，初始滑动框集合中每个初始滑动框是连续的，且每个初始滑动框的激光点高度是根据初始滑动框所包括的激光点云的激光点的高度确定的，当第一初始滑动框的高度与第二初始滑动框的高度的差值大于第一高度阈值，则确定第一初始滑动框为待处理滑动框，第一初始滑动框与第二初始滑动框为相邻的初始滑动框，且第二初始滑动框与目标车辆轨迹点的距离小于第一初始滑动框与目标车辆轨迹点的距离，然后从待处理滑动框中确定目标滑动框，该目标滑动框为密度最大的候选滑动框，候选滑动框是对待处理滑动框进行平均划分后得到的，密度指示候选滑动框中所包括的激光点的数量，最后从目标滑动框中确定目标道路点，且目标道路点用于生成目标道路线。

在该实施方式中，通过激光点的高度确定待处理滑动框后，通过待处理滑动框中激光点的数量的特征进一步地确定目标滑动框，再从目标滑动框中确定目标道路点，因此提升所确定目标道路点的精准度，由于该目标道路点用于生成目标道路线，从而提升道路线确定的准确度。

在本申请的一种可选实施方式中，获取目标车辆轨迹点的位置信息，然后根据目标车辆轨迹点的位置信息，确定待处理滑动框的中心点的位置信息。其中目标车辆轨迹点的位置信息为目标车辆轨迹点在坐标系中的坐标信息，包括横坐标以及纵坐标，具体位置信息在此不做限定。基于此，对提取出来的待处理道路点进行去噪处理，并且应用多段样条曲线重新离散参数方程，以得到目标道路点。其中，去噪处理可以采用随机抽样一致算法(random sample consensus，RANSAC)，均值偏移(Mean Shift)聚类算法以及迭代最近点算法(iterative closest point，ICP)等，具体此处不做限定。