[发明专利]一种基于多地面标志融合的车道级定位方法

权利要求书

1.一种基于多地面标志融合的车道级定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取车辆道路图像；

步骤2、对所述道路图像进行灰度处理和滤波处理；

步骤3、对步骤2中处理后的道路图像进行车道线检测；

步骤4、对道路图像进行停止线检测；

步骤5、对道路图像进行斑马线检测；

步骤6、根据车道线、斑马线或停止线实时定位车辆在车道中的位置；

步骤3具体包括：

步骤3-1：设置图像的感兴趣区域；

步骤3-2：通过计算相邻图像像素的变化来判断车道线的边缘，以提取图像特征，

首先计算灰度图像中局部路面的平均灰度值avg(x,y)用于评估道路路面的灰度强度，设某点是(x,y)，满足y∈[0,h)且x∈[2,w-2)， x,y分别是像素点的列和行，w是图像的宽度，h是图像的高度， 则有相邻图像像素的均值为：其中，t＝5，

然后计算边缘提取阈值T，其计算公式表达如下：

其中avg_(x,y)为点(x,y)水平线附近的均值，

同时，计算边缘的升变点e_p和降变点e_v，

e_p∈{f(x+2,y)-f(x,y)>T}

e_v∈{f(x+2,y)-f(x,y)<-T}

f(x,y)为当前点(x,y)的灰度值，f(x+2,y)为该点水平方向的间隔点的灰度值；

步骤3-3：车道线模型

经过特征点提取后得到的车道线候选域，通过Hough变换得到各场内的直线；

步骤3-4：车道线聚类

在得到的各场内的直线后，需要做直线的场内合并和分区合并两方面，其中，场内合并引入了两个相似性度量，即距离相似度和方向相似度，设P₁(x₁,y₁)和P₂(x₂,y₂)为直线L₁的两个端点，其倾斜角为θ₁；P₃(x₃,y₃)和P₄(x₄,y₄)为直线L₂的两个端点，其倾斜角为θ₂；连接点P₂和P₃间的直线倾斜角为θ，则：

dis＝|(x₃-x₂)sinθ₁-(y₃-y₂)cosθ₁|+|(x₃-x₂)sinθ₂-(y₃-y₂)cosθ₂|dir＝|θ₁-θ|+|θ₂-θ|

将距离和方向上具有近似一致性的直线聚类成一类，对属于同一类的所有直线上的车道线特征点进行最小二乘直线拟合，得到候选车道线；

步骤3-5：车道线估计

通过以上步骤可以得到比较不错的车道线候选集，对车道线候选集通过消失点约束方法进行筛选，消失点约束是指判断候选线直线离消失点的距离是否满足小于指定阈值T_p,其T_p取值为20。