[发明专利]车道线处理方法、车辆和可读存储介质

权利要求书

1.一种车道线处理方法，其特征在于，所述车道线处理方法包括以下步骤：

在车辆行使过程中，获取车辆行使道路的车道图像，根据所述图像获得对应的车道线类型、车道线存在时间和道路边沿信息；

根据所述车道线类型和所述道路边沿信息分析得到道路类型；

根据所述道路类型和所述车道线存在时间分析得到对应的动态置信度阈值；

根据所述车道图像获取对应的车道线可信度，并判断所述实际车道线的可信度是否小于所述动态置信度阈值；

若所述实际车道线的可信度小于所述动态置信度阈值，则根据所述道路类型及其对应获取的车道线模拟出虚拟车道线。

2.如权利要求1所述的车道线处理方法，其特征在于，其中，所述道路类型包括高速/快速车道；所述动态置信度阈值包括第一动态置信度阈值、第二动态置信度阈值和第三动态置信度阈值；所述根据所述道路类型和所述车道线存在时间分析得到对应的动态置信度阈值的步骤包括：

若所述道路类型为高速/快速车道，则判断所述车道线存在时间是否大于第一预设阈值；

若否，则获取第一动态置信度阈值；

若是，则判断所述车道线存在时间是否大于第二预设阈值；

若否，则获取第二动态置信度阈值；

若是，则获取第三动态置信度阈值。

3.如权利要求1所述的车道线处理方法，其特征在于，其中，所述道路类型包括城市车道，所述根据所述道路类型和所述车道线存在时间分析得到对应的动态置信度阈值的步骤还包括：

若所述道路类型为城市车道，则判断所述车道线存在时间是否大于第三预设阈值；

若否，则获取第四动态置信度阈值；

若是，则判断所述车道线存在时间是否大于第四预设阈值；

若否，则获取第五动态置信度阈值；

若是，则获取第六动态置信度阈值。

4.如权利要求3所述的车道线处理方法，其特征在于，其中，所述道路类型包括乡村车道，所述根据所述道路类型和所述车道线存在时间分析得到对应的动态置信度阈值的步骤还包括：

若所述道路类型为乡村车道，则判断所述车道线存在时间是否大于第五预设阈值；

若否，则获取第七动态置信度阈值；

若是，则判断所述车道线存在时间是否大于第六预设阈值；

若否，则获取第八动态置信度阈值；

若是，则获取第九动态置信度阈值。

5.如权利要求1所述的车道线处理方法，其特征在于，所述判断实际车道线的可信度是否小于所述动态置信度阈值的步骤之后还包括：

若所述实际车道线的可信度大于或等于所述动态置信度阈值，则获取车辆运动信息和历史车道线信息；

根据所述车辆运动信息和所述历史车道线信息计算得到第一预测车道线；

将获取的实际车道线与所述第一预测车道线通过卡尔曼滤波算法融合得到第一融合车道线，根据所述第一融合车道线控制车辆运动并通过仪表显示屏显示所述第一融合车道线。

6.如权利要求1所述的车道线处理方法，其特征在于，所述若所述实际车道线的可信度小于所述动态置信度阈值，则根据所述道路类型模拟出虚拟车道线的步骤之后包括：

获取车辆运动信息和历史车道线信息；

根据所述车辆运动信息和所述历史车道线信息计算得到第二预测车道线；

将虚拟车道线与所述第二预测车道线通过卡尔曼滤波算法融合得到第二融合车道线，根据所述第二融合车道线控制车辆运动并通过仪表显示屏显示所述第二融合车道线。

7.如权利要求5或6所述的车道线处理方法，其特征在于，所述根据所述车道线类型、所述道路参与者状态信息和所述道路边沿信息分析得到道路类型的步骤之后包括：

根据道路参与者状态信息和道路类型分析得到车辆所处场景；

获取第一融合车道线或第二融合车道线；

判断车辆所处场景是否为预设场景，其中，预设场景包括第一场景和第二场景；

若车辆所处场景为所述预设场景，则对所述第一融合车道线或所述第二融合车道线进行偏置处理。