[发明专利]一种基于仿真图像的OpenDrive地图自动化检测方法

说明书

本发明提供的一种基于仿真图像的OpenDrive地图自动化检测方法，包括：S1：将实车采集并自动化生成的OpenDrive数据导入到仿真软件中并渲染成清晰的道路模型；S2：基于真实轨迹提取仿真场景中的仿真图像；S3：基于仿真图像进行自动化检测，包括：获取采集路网数据时轨迹点对应的图像数据，并进行语义分割处理；基于步骤S2，建立仿真静态场景，通过放置的主车，获取到实际轨迹点对应的语义分割仿真图像；缓解了人工检测OpenDrive数据中车道线以及地物等元素所带来的压力，并且在检测过程中可以直接输出问题点对应的位置，便于后续过程中数据的验证以及修改。避免了人工检测OpenDrive数据所带来的复杂、重复的工作，同时也降低了人工检测OpenDrive数据的错误率。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于仿真图像的OpenDrive地图自动化检测方法。

背景技术

随着自动驾驶行业的飞速发展，对高精度地图的需求也越来越高，OpenDrive地图也被广泛的使用在自动驾驶过程中。

OpenDrive整个发展过程透明、管理良好，并且开源，可扩展，作为XML格式的地图，OpenDrive包含了主要的功能路网，并且相对于其他类型的地图来说，OpenDrive地图包含的信息更多，结构更加复杂。

所以在自动驾驶使用OpenDrive地图的过程中，对于地图中要素的正确性要求也在逐步提升，所以需要一种OpenDrive自动化检测方法去检测地图要素的正确性。

发明内容

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于仿真图像的OpenDrive地图自动化检测方法。

根据本发明的第一方面，提供了一种基于仿真图像的OpenDrive地图自动化检测方法，包括：

S1：将实车采集并自动化生成的OpenDrive数据导入到仿真软件中并渲染成清晰的道路模型；

S2：基于真实轨迹提取仿真场景中的仿真图像；

S3：基于仿真图像进行自动化检测，包括：

获取采集路网数据时轨迹点对应的图像数据，并进行语义分割处理；基于步骤S2，建立仿真静态场景，通过放置的主车，获取到实际轨迹点对应的语义分割仿真图像；

通过实景与仿真的图像对比，判断仿真图像中的道路模型数据与实景图像一致，若图像不一致则记录下此轨迹点，即为OpenDrive数据有问题的位置点，以此完成OpenDrive数据的自动化检测过程。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。

可选的，所述步骤S1包括：

S11：创建基于unity平台的仿真工程，根据当前OpenDrive数据的标准完成此OpenDrive数据的解析；

S12：获取解析后的道路信息，根据获取的道路ID遍历地图中的所有道路；

S13：获取所有的junction，并按照给定的结构存储信息；

S14：各类信息解析完成后，根据存储的数据进行路网模型的渲染。

可选的，所述步骤S12包括：

S121：判断当前道路是否为junction下的道路，决定下一步此道路内的车道是否为junction内的车道；

S122：获取当前道路下的Lanesection和Lane，根据当前道路的RoadID，LaneSectionID获取当前道路下的多条车道，按照各层级ID存储车道信息，包括左右车道线的类型、左边线的位置点、中心线的位置点、右边线的位置点；