[发明专利]基于激光雷达的车道线提取方法、装置、介质及设备

说明书

本发明公开了一种基于激光雷达的车道线提取方法，包括：获取相机采集的图像数据和激光雷达采集的激光点云数据；对所述图像数据和激光点云数据进行时间同步；对于时间同步后的图像帧和激光点云帧，将图像帧上的像素颜色映射到激光点云帧的对应点云上；获取所述激光点云帧的位姿信息，根据所述位姿信息对所述激光点云帧进行拼接，得到彩色点云地图；根据所述彩色点云地图提取地面点信息；根据所述地面点信息和颜色阈值提取车道线。本发明实现了低成本的车道线提取，无需依赖深度学习模型，计算量小，可实现实时的车道线提取。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种基于激光雷达的车道线提取方法、装置、介质及设备。

背景技术

现有的车道线提取方法主要由两种。一种是纯视觉提取方法，通过为机器人搭载一个相机，所述相机可以是单目相机、双目相机或者是鱼眼相机，对相机采集的图像信息进行深度学习训练来提取车道线。另一种是激光反射强度提取方法，利用高线束激光雷达，比如128线束，对于不同材质的反射强度不同的原理，可以根据地面和车道线之间不同的反射强度来提取车道线。

然而，第一种提取方法依赖深度学习模型，在训练时需要手工标注，时间成本和人力成本高，计算量大，机器人无法实时提取车道线；第二种提取方法所采用的高线束激光雷达存在成本高的问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于激光雷达的车道线提取方法、装置、介质及设备，以解决现有车道线提取方法存在的计算量大无法实时提取、成本高的问题。

一种基于激光雷达的车道线提取方法，所述方法包括：

获取相机采集的图像数据和激光雷达采集的激光点云数据；

对所述图像数据和激光点云数据进行时间同步；

对于时间同步后的图像帧和激光点云帧，将图像帧上的像素颜色映射到激光点云帧的对应点云上；

获取所述激光点云帧的位姿信息，根据所述位姿信息对所述激光点云帧进行拼接，得到彩色点云地图；

根据所述彩色点云地图提取地面点信息；

根据所述地面点信息和颜色阈值提取车道线。

可选地，所述对所述图像数据和激光点云数据进行时间同步包括：

对于激光点云数据中的第i个激光点云帧，获取所述第i个激光点云帧的采集时间；

从所述图像数据中获取与所述采集时间最近的前后两个图像帧及其采集时间，分别记为第k个图像帧和第k+1个图像帧；

若所述第k+1个图像帧的采集时间与所述第i个激光点云帧的采集时间之差大于所述第i个激光点云帧的采集时间与所述第k个图像帧的采集时间之差，则将所述第i个激光点云帧与所述第k个图像帧进行同步；

若所述第k+1个图像帧的采集时间与所述第i个激光点云帧的采集时间之差小于所述第i个激光点云帧的采集时间与所述第k个图像帧的采集时间之差，则将所述第i个激光点云帧与所述第k+1个图像帧进行同步。

可选地，所述对于时间同步后的图像帧和激光点云帧，将图像帧上的像素颜色映射到激光点云帧的对应点云上包括：

根据图像帧的宽度和相机的第一内参系数，计算图像高度视场角；

根据图像帧的高度和相机的第二内参系数，计算图像宽度视场角；

将雷达坐标系下每一个点的雷达坐标转换为相机坐标系下的相机坐标；

判断所述相机坐标是否落在所述图像高度视场角和图像宽度视场角构成的范围内；

若是，则从所述图像帧中获取该点对应的颜色值，并将所述颜色值赋值给所述激光点云帧对应的点云。