[发明专利]车道线的检测方法、自动驾驶方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种车道线的检测方法，其特征在于，应用于车载设备，所述方法包括：

获取用于描述所述车载设备所处的环境空间的至少两个初始数据集，所述至少两个初始数据集由所述车载设备上的至少两个传感器捕获得到的，每个初始数据集对应一个传感器；

对所述至少两个初始数据集分别进行特征提取，以得到每个初始数据集对应的至少一个特征数据，从而得到所述至少两个初始数据集对应的至少两个特征数据集；

根据所述环境空间构建初始特征空间，依据所述至少两个传感器的标定信息，对所述至少两个特征数据集进行融合处理，以得到所述初始特征空间对应的目标特征空间；

基于所述目标特征空间进行车道线检测，获得三维车道线检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述至少两个传感器的标定信息，对所述至少两个特征数据集进行融合处理，以得到所述初始特征空间对应的目标特征空间，包括：

根据所述至少两个传感器的标定信息，对所述至少两个特征数据集进行融合，得到融合特征；

将所述融合特征填充于所述初始特征空间，从而得到所述目标特征空间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始特征空间包括至少一个位置点；

根据所述至少两个传感器的标定信息，对所述至少两个特征数据集进行融合，得到融合特征，包括：

对于所述初始特征空间中的每一个位置点，基于所述标定信息获得所述每一个位置点与所述至少两个传感器之间的相对位置关系；

基于所述相对位置关系将所述每一个位置点对应的至少两个所述特征数据进行融合，以得到所述每一个位置点对应的融合特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标特征空间进行车道线检测，获得三维车道线检测结果，包括：

对所述目标特征空间进行车道线检测获得所述目标特征空间的车道线特征信息；

基于所述目标特征空间与所述环境空间的对应关系，将所述目标特征空间的车道线特征信息变换至所述环境空间获得所述三维车道线检测结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始特征空间是对所述环境空间进行缩放处理得到的。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述至少两个传感器包括两个第一摄像头，其中两个所述第一摄像头的捕获视角不同；

所述至少两个初始数据集包括第一初始数据集、第二初始数据集，其中所述第一初始数据集对应于两个所述第一摄像头其中之一所捕获的图像数据，所述第二初始数据集对应于两个所述第一摄像头其中另一所捕获的图像数据。

7.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述至少两个传感器包括第二摄像头和雷达，所述第二摄像头的捕获视角和所述雷达的捕获视角不同；

所述至少两个初始数据集包括第三初始数据集、第四初始数据集，其中所述第三初始数据集对应于所述第二摄像头所捕获的图像数据，所述第四初始数据集对应于所述雷达所捕获的点云数据。

8.一种自动驾驶方法，其特征在于，包括：

获取三维车道线；

依据所述三维车道线进行自动驾驶；

其中，所述三维车道线是根据权利要求1-7中任一项所述的车道线的检测方法得到的。

9.一种车载设备，其特征在于，包括相互耦接的存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以实现如权利要求1-7中任一项所述的车道线的检测方法或如权利要求8所述的自动驾驶方法。

10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，用于实现如权利要求1-7中任一项所述的车道线的检测方法或如权利要求8所述的自动驾驶方法。