[发明专利]一种车道线检测方法和装置

权利要求书

1.一种车道线检测方法，其特征在于，包括：

车道线检测装置获取车辆的驾驶环境的当前感知数据；其中，当前感知数据包括当前帧图像数据和当前定位数据；

获取车道线模板数据；其中，车道线模板数据是上一帧车道线检测处理得到的车道线检测结果数据；

根据感知数据提取得到当前的车道线图像数据；

根据车道线图像数据和车道线模板数据，确定得到当前的车道线检测结果数据；其中，当前的车道线检测结果数据中包括表达车辆和车道线的相对位置关系的数据；

根据车道线图像数据和车道线模板数据，确定得到当前的车道线检测结果数据，包括：

将车道线模板数据映射到车道线图像数据中，根据映射结果拟合得到当前的车道线检测结果数据；

其中，将车道线模板数据映射到车道线图像数据中，根据映射结果拟合得到当前的车道线检测结果数据，包括：

将车道线图像数据和车道线模板数据输入到一个预定的损失函数中，该损失函数输出一个代价值；其中，该损失函数是一个表达车道线模板数据与车道线图像数据之间的车道线的位置关系的函数，该代价值为车道线模板数据中的车道线与车道线图像数据中的车道线之间的距离；

在相邻两次代价值的差值大于一个预定阈值的情况下，迭代修改车道线模板数据中的车道线的位置；在相邻两次代价值的差值小于或等于该预定阈值的情况下，结束迭代处理，并得到当前的车道线检测结果数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，迭代修改车道线模板数据中的车道线的位置，包括：

采用梯度下降算法迭代修改车道线模板数据中的车道线的位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据车道线图像数据和车道线模板数据，确定得到当前的车道线检测结果数据之前，所述方法还包括：

根据当前感知数据、先验知识和/或预定的约束条件对车道线模板数据中的车道线进行调整；

其中，先验知识或者预定的约束条件包括关于道路结构的物理度量参数或数据表达。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

对当前的车道线检测结果数据进行检验；

在检验通过的情况下，对当前的车道线检测结果数据进行优化调整，得到用于下一次车道线检测处理的车道线模板数据；在检验失败的情况下，抛弃当前的车道线检测结果数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对当前的车道线检测结果数据进行检验，包括：

根据预先训练得到的置信度模型，确定得到当前的车道线检测结果数据的置信度；

在确定得到的置信度符合预定的检验条件的情况下，检验成功；在确定得到的置信度不符合预定的检验条件的情况下，检验失败。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括预先训练得到置信度模型，包括：

预先根据历史的车道线检测结果数据和车道线的真实数据，训练深度神经网络得到置信度模型；置信度模型用于表示车道线检测结果数据与置信度之间的对应关系。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对当前的车道线检测结果数据进行优化调整，包括：

对当前的车道线检测结果数据中的车道线进行扩展；

根据当前感知数据、先验知识和/或预定的约束条件对车道线模板数据中的车道线进行调整，得到用于下一次车道线检测处理的车道线模板数据；其中，先验知识或者预定的约束条件包括关于道路结构的物理度量参数或数据表达。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对当前的车道线检测结果数据中的车道线进行扩展，包括：

根据车道线检测结果数据中的车道线结构，对车道线检测结果数据中的边缘车道线进行复制平移；

在车道线检测结果数据中能够包括复制平移的车道线的情况下，保留复制平移的车道线，并保存新的车道线检测结果数据；

在车道线检测结果数据中无法包括复制平移的车道线的情况下，放弃复制平移的车道线。