[发明专利]前方道路形状估算方法、系统、车辆及存储介质

说明书

本发明公开了一种前方道路形状估算方法、系统、车辆及存储介质，包括以下步骤：（1）信息采集：获取当前车道和相邻车道的车道线曲线方程、左右路沿曲线方程、前方目标信息以及前方可通行区域点；获取前方目标信息以及左、右两侧护栏的反射点信息；（2）目标融合；（3）车道线处理；（4）点云拟合；（5）道路边界融合；（6）历史行驶经过点拟合；（7）车流轨迹拟合；（8）历史轨迹推算；（9）曲线置信度计算和筛选。本发明仅使用本车道的车道线和前车信息的L2级驾驶辅助系统，更多的利用了道路边界信息和车流信息，大幅提升了系统的鲁棒性。

技术领域

本发明属于汽车智能化技术领域，具体涉及前方道路形状估算方法、系统、车辆及存储介质。

背景技术

驾驶辅助技术发展迅速已经逐渐成为目前中高端车型的标配，目前主流的量产L2级别驾驶辅助系统普遍搭载前视摄像头和前向长距毫米波雷达，能够实现在结构化道路上的车道对中行驶。其技术方案主要是使用摄像头检测车道线实现对中行驶，在车道线丢失后会使用本车道的前方目标作为跟随目标进行横纵向控制。目前该系统存在如下问题，车道线质量不好检测出错的时候没有使用其他信息校验容易导致失控；车道线短暂丢失的场景仅依赖本车道前方目标，存在不确定性且难以保证安全；左右两侧车道线不一致时无更多有效信息进行判断哪一侧车道线更可靠；总结起来即是在车道线丢失或两侧线非平行状态时难以确定前方道路形状，仅依靠车道线检测在某些工况难以为后端轨迹规划模块提供可靠的道路形状基准线。

因此，有必要开发一种驾驶辅助系统基于多传感器的前方道路形状估计方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种前方道路形状估算方法、系统、车辆及存储介质，能在行驶过程中使用多源传感器数据进行道路形状曲线估计，能提升系统的鲁棒性。

本发明所述的一种前方道路形状估算方法，包括以下步骤：

(1)信息采集：获取当前车道和相邻车道的车道线曲线方程、左右路沿曲线方程、前方目标信息以及前方可通行区域点；获取前方目标信息以及左、右两侧护栏的反射点信息；

(2)目标融合：对所采集的目标进行融合和跟踪处理；

(3)车道线处理：去除检测异常车道线，在左右两侧车道线均存在时计算出当前车道中心线；

(4)点云拟合：使用连续多帧的点云数据，分割聚类得到其中属于道路左右边界的点，拟合形成多项式曲线；

(5)道路边界融合：融合护栏曲线、可通行区域边界曲线，得到道路左边界曲线和道路右边界曲线；

(6)历史行驶经过点拟合：通过本车历史行驶经过的坐标点进行采样拟合；

(7)车流轨迹拟合：使用目标融合输出的融合目标，保存目标的历史轨迹点，拟合得到每个目标的历史行驶轨迹曲线；

(8)历史轨迹推算：使用上一周期最终的道路曲线经过推算一个周期得到的当前曲线方程；

(9)曲线置信度计算和筛选：使用检测和处理生成的多条曲线，设置初始置信度，再计算相互之间的相似度，累计增加置信度，在累计置信度和基础置信度的基础上进行筛选得到合理的前方道路形状曲线估计结果。

可选地，所述车道线处理：

由摄像头输出车道线曲线方程，包括当前车道左侧车道线、当前车道右侧车道线、相邻车道左侧车道线和相邻车道右侧车道线，去除车道线曲线方程中系数绝对值超过最大限值的异常车道线，使用卡尔曼滤波对车道线曲线方程中的系数进行滤波处理，如果同时存在当前车道左侧车道线和当前车道右侧车道线，则计算当前车道中心线。

可选地，所述点云拟合：