[发明专利]一种道路识别方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种道路识别方法及装置，通过获取车辆运动前方的参考图像，以及用户输入的虚拟控制指令，获得车辆的行驶轨迹线。将行驶轨迹线叠加到参考图像上，并根据行驶轨迹线在参考图像中选取多个反映道路特征的像素点，将每一个像素点均作为一个道路样本，得到包含多个道路样本的道路样本集，利用道路样本集中的所有道路样本得到道路识别模型，使行驶在道路上的车辆根据道路识别模型识别出道路区域并沿着道路前进。

技术领域

本发明涉及无人车技术领域，特别是涉及一种道路识别方法及装置。

背景技术

无人车是一种能够在各种道路和野外环境下自主运动的智能移动机器人，在军事和日常生活中有着广阔的应用前景。通常，通过车体上携带的摄像头获取车辆运动前方的图像，并利用车辆前方的图像识别道路，进而能够沿着根据道路确定的方向运动。

目前，无人车多采用以下方法基于车辆运动前方的图像识别道路，首先，在一幅或多幅车辆前方的图像中采集多个道路样本和非道路样本，即反映道路特征的像素点和非道路特征的像素点，并且，利用道路样本和非道路样本建立道路模型；然后，随着无人车的运动实时更新车辆运动前方的图像，自动选取图像中对应于车辆运动前方固定区域内的样本作为当前道路样本，利用所述当前道路样本判断道路模型是否需要修正，在道路模型需要修正时提供修正参数并执行道路模型修正操作，使判别模式能够适应不断变化的图像；最后，使道路模型作用于车辆前方的图像，从而利用不断变化的图像识别道路。

但是，当按照上述方法利用无人车车辆运动前方的图像识别道路时，作为道路样本的车前区域的选取将直接影响道路模型的判别准确率，如果车前区域选取过小，可能无法覆盖完整的道路信息，即部分反映道路特征的样本未被采集使用，因此，根据该车前区域采集的道路样本不能反映道路的全部特征，道路模型容易将部分道路判定为非道路；如果车前区域选取过大，无人车在弯道运动时该区域中可能会包含非道路样本，使道路模型容易将部分非道路判定为道路。因此，当无人车在情况复杂的道路上运行时，现有应用于无人车的道路识别方法难以准确识别车前图像中的道路区域和非道路区域，而无人车若误将非道路区域识别为道路区域，很可能会运行至路外，更为严重的是可能会因此发生翻转、跌落等情况，使无人车遭受毁灭性损伤。

发明内容

本发明实施例中提供了一种道路识别方法及装置，以解决现有技术不能持续准确识别图像中道路区域的问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案：

一种道路识别方法，所述方法包括：

获取车辆运动前方的参考图像；

接收用户输入的虚拟控制指令，所述虚拟控制指令至少包括：前轮摆角、油门量和刹车量中的一种；

根据所述虚拟控制指令预测车辆的行驶轨迹线；

将所述行驶轨迹线叠加到所述参考图像上；

根据所述行驶轨迹线在所述参考图像中选取多个反映道路特征的像素点；

将选取的每个像素点均作为一个道路样本，得到包含有多个道路样本的道路样本集；

利用所述道路样本集中的所有道路样本识别所述参考图像中的道路区域。

可选地，

所述行驶轨迹线包括两条车轮轨迹线；

在两条所述车轮轨迹线的间隔区域中选取第一预设区域；

根据两条所述车轮轨迹线选取两个第二预设区域，每一条所述车辆轨迹线对应一个第二预设区域，并且每个所述第二预设区域以对应的所述车轮轨迹线为中心线；

根据所述第一预设区域和/或所述第二预设区域在所述参考图像中选取所述道路样本。