CN106092121A - 车辆导航方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了车辆导航方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:摄像头采集路况图像;判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道,导航车道为导航信息中定义的车辆应行驶在的车道;根据判断结果,确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象,引导轨迹对象用于指示车辆按当前行驶的车道行驶或车辆转向导航车道行驶;在确定出的车道对象上叠加显示引导轨迹对象。实现了根据车辆当前的位置以及导航路线,通过在车辆行驶的道路的车道上叠加显示引导轨迹对象,从而直观地引导驾驶员驾驶车辆在应行驶在的车道行驶,更加精确地对车辆进行导航。
Description
技术领域
本申请涉及计算机领域,具体涉及导航领域,尤其涉及车辆导航方法和装置。
背景技术
随着计算机技术在车辆中的广泛应用,使得车辆越来越智能。车辆导航是驾驶车辆的过程最常使用的功能之一。目前,通过采用的车辆导航方式为:输入起点和目的地,确定出导航路线,然后,通过显示导航路线、语音播报等方式进行导航。
然而,当采用上述方式进行导航时,一方面,导航信息仅包含导航路线,粒度较粗,无法提供诸如在某一路段应行驶在的正确车道的细粒度的导航信息,导致驾驶员仍然需要以人工方式判断应行驶在的车道才可到达目的地。另一方面,通过语音播报,无法直观地向驾驶员呈现车辆应行驶在的正确车道,导致驾驶员仍然需要以人工方式观察路况后再根据语音播报的内容执行相应的操作。
发明内容
本申请提供了车辆导航方法和装置,用于解决上述背景技术部分存在的技术问题。
第一方面,本申请提供了车辆导航方法,该方法包括:通过摄像头采集路况图像;判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道,导航车道为导航信息中定义的车辆应行驶在的车道;根据判断结果,确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象,引导轨迹对象用于指示车辆按当前行驶的车道行驶或车辆转向导航车道行驶;在确定出的车道对象上叠加显示引导轨迹对象。
第二方面,本申请提供了车辆导航装置,该装置包括:采集单元,配置用于通过摄像头采集路况图像;判断单元,配置用于判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道,导航车道为导航信息中定义的车辆应行驶在的车道;确定单元,配置用于根据判断结果,确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象,引导轨迹对象用于指示车辆按当前行驶的车道行驶或车辆转向导航车道行驶;叠加单元,配置用于在确定出的车道对象上叠加显示引导轨迹对象。
本申请提供的车辆导航方法和装置,通过摄像头采集路况图像;判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道,导航车道车辆为导航信息中定义的车辆应行驶在的车道;根据判断结果,确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象,引导轨迹对象用于指示车辆按当前行驶的车道行驶或车辆转向导航车道行驶;在确定出的车道对象上叠加显示引导轨迹对象。实现了根据车辆当前的位置以及导航路线,通过在车辆行驶的道路的车道上叠加显示引导轨迹对象,从而直观地引导驾驶员驾驶车辆在应行驶在的车道行驶,更加精确地对车辆进行导航。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图;
图2示出了根据本申请的车辆导航方法的一个实施例的流程图;
图3示出了路况图像中的车道线投影到地面的效果示意图;
图4示出了高精地图的效果示意图;
图5示出了本申请的车辆导航方法的一个示例性原理图;
图6示出了叠加显示引导轨迹对象的一个效果示意图;
图7示出了叠加显示引导轨迹对象的另一个效果示意图;
图8A示出了路况图像中叠加显示引导轨迹对象的一个实景图;
图8B示出了路况图像中叠加显示引导轨迹对象的另一个实景图;
图9示出了根据本申请的车辆导航装置的一个实施例的结构示意图;
图10是适于用来实现本申请实施例的车辆导航装置的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的车辆导航方法和装置的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示,系统架构100可以包括车辆(例如无人驾驶汽车)101,网络103和服务器(例如云服务器)102。网络103用以在车辆101和服务器102之间提供传输链路的介质。网络103可以为无线传输链路。
车辆101可以配置有语音识别设备,用于接收车辆的用户例如,驾驶车辆的人员、乘坐车辆的人员输入的语音指令,然后控制车辆执行语音指令对应的操作。车辆101可以配置有GPS芯片,用于定位车辆当前所处的位置。车辆101可以配置有部署于车辆内部或外部的传感器,例如,速度传感器、角度传感器、碰撞传感器以及用于传输传感器的数据的总线,例如CAN(Controller Area Network,控制器局域网络)总线。
服务器102可以存储有对不同的路段的车道线、停止线、导流线等对象的位置进行标注的高精地图。服务器102可以接收车辆101发送的导航请求,将车辆101当前所行驶在的路段在高精地图中进行标注的车道线、停止线、导流线的位置反馈给车辆101。
请参考图2,其示出了根据本申请的车辆导航方法的一个实施例的流程200。需要说明的是,本申请实施例所提供的车辆导航方法可以由图1中的车辆101执行,相应地,车辆导航装置可以设置于车辆101中。该方法包括以下步骤:
步骤201,采集路况图像。
在本实施例中,可以通过车辆上配置的摄像头实时采集车辆行驶过程中的路况图像。路况图像中包含车辆当前行驶的路段的车道对应的车道对象。
步骤202,判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道。
在本实施例中,在通过步骤201实时采集到车辆行驶过程中的路况图像之后,可以确定车辆当前行驶的车道,然后,可以判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道,导航车道为导航信息中定义的车辆应行驶在的车道。
在本实施例的一些可选的实现方式中,还包括:生成导航信息,导航信息包括:导航路线、导航路线上的路段的标识、在路段上的预设操作对应的车道,预设操作包括:直行操作、转向操作、掉头操作。
在本实施例中,可以在判断当前行驶的车道是否为导航车道之前,预先生成导航信息。导航信息中可以包含指示车辆由起点到达目的地的路径的导航路线。导航信息中还可以包含导航路线中的每一个路段的标识以及车辆在每一个路段上行驶时车辆进行直行操作、转向操作、掉头操作等操作时应行驶在的车道的标识,即导航车道的标识。
以导航路线中的两个相邻的路段为例,当导航路线规定车辆从两个相邻的路段中的前一路段驶入后一路段时,需要进行转向。则车辆需要从前一路段的转向车道(例如左转向车道或右转向车道)驶入后一路段。此时,导航信息中可以包含前一路段的标识和后一路段的标识。导航信息中包含在前一路段上需进行的转向操作对应的车道的标识。从而,当车辆按照导航路线行驶在前一路段时,可以根据导航信息中的转向操作对应的车道的标识,确定车辆需要在该转向操作对应的车道的标识对应的车道上行驶,使得车辆可以完成转向操作,驶入后一路段,按照导航路线中规定的路线行驶。
在本实施例的一些可选的实现方式中,判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道包括:确定车辆的位置;从高精地图中获取车辆的位置对应的路段的车道线的位置;基于车辆的位置和车道线的位置,确定车辆当前行驶的车道;判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道。
在本实施例中,在判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道时,可以首先确定车辆当前行驶在道路中的位置,在确定车辆的位置之后,可以结合高精地图,判断车辆所处的车道。
在本实施例的一些可选的实现方式中,确定车辆的位置包括:获取车辆的位置对应的GPS坐标;将路况图像中的车道线投影到地面;将投影到地面的车道线与高精地图中的车道线之间的距离作为测量误差;采用卡尔曼滤波算法基于GPS坐标、测量误差和预设车辆运动模型,计算车辆的位置的概率分布;将对应的概率最大的位置确定为车辆的位置。
在本实施例的一些可选的实现方式中,将路况图像中的车道线投影到地面包括:以机器学习方式识别路况图像中的车道线;提取识别出的车道线;采用分段直线拟合将提取出的车道线投影到地面。
在本实施例中,可以以机器学习方式,例如采用深度学习模型识别路况图像中的车道线,然后,可以提取出识别出的车道线,采用分段直线拟合将提取出的车道线投影到地面。
请参考图3,其示出路况图像中的车道线投影到地面的效果示意图。
在本实施例中,可以采用以下方式确定车辆的位置:可以采用卡尔曼滤波EKF算法实时计算车辆的准确位置。可以将车辆的运动模型作为在利用EKF算法计算车辆的位置时的状态方程。
在本实施例中,可以将车辆的车辆运动模型简化为3自由度,可以采用x、y、三个参数描述车辆的状态。x、y可以表示车辆在水平方向、垂直方向的位置,可以表示车辆航向角,车辆的运动模型可以表示为:
xk+1表示车辆在k+Δt时刻x、y、的取值构成的矩阵。xk、yk、可以表示k时刻x、y、的取值。v可以表示车辆行驶速度,ω可以表示车辆横摆角度,可通过轮速记和陀螺仪测量v和ω。
在本实施例中,可以提取采集到的路况图像中的车道对象。例如,可以通过深度学习模型对路况图像中的车道对象进行识别。然后,提取出路况图像中的车道对象。在提取出车道对象之后,可以通过分段直线拟合将提取出的车道对象投影到地面上。
在本实施例中,在将车道对象投影到地面上之后,可以将投影到地面上的车道线与高精地图中标注的车道线的位置之间距离作为在利用EKF算法计算车辆的位置时的测量误差,同时,可以以通过GPS得到的车辆位置即车辆位置的GPS坐标作为初始值。从而EKF算法可以基于上述状态方程、测量误差、初始值计算车辆的位置的概率分布,确定车辆的位置,例如,可以选取对应的概率值最大的位置作为车辆的位置,实现实时车辆定位。
在本实施例中,在确定车辆当前的位置之后,可以进一步在确定车辆的位置之后,可以结合高精地图,判断车辆当前所行驶在的车道。
请参考图4,其示出了高精地图的效果示意图。
在图4中,示出了在高精地图中的车道线401、斑马线402、停止线403、导流线404。高精地图中,可以根据采集到的车道线、斑马线、停止线、导流线等对象上的多个点的坐标,对车道线、斑马线、停止线、导流线等对象的位置进行标注。高精度地图中记录了车道参数和每条车道线的参数方程。车道参数可以包括车道数量、车道线的位置、车道属性,例如直行道、转弯道等车道属性。
在本实施例中,可以根据车辆的位置和高精地图中标注的车道线的位置以及车道线的参数方程,确定车辆当前所处的车道。例如,可以根据高精地图中标注的车道线的位置,判断车辆的位置在哪两条车道线之间,进而判断车辆当前所处的车道。
步骤203,根据判断结果,确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象。
在本实施例中,引导轨迹对象用于指示车辆按当前行驶的车道行驶或车辆转向导航车道行驶。在本实施例中,在通过步骤202判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道之后,可以得到判断结果。例如,车辆应该继续在当前车道直行或者应该转向其他车道行驶。可以根据判断结果,可以进一步确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象。
在本实施例的一些可选的实现方式中,根据判断结果,确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象包括:当判断结果为车辆当前行驶的车道为导航车道时,将路况图像中车辆当前行驶的车道对应的车道对象确定为需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象;当判断结果为车辆当前行驶的车道不是导航车道时,将路况图像中车辆当前行驶的车道对应的车道对象、导航车道对应的车道对象确定为需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象。
在本实施例中,当判断结果为车辆当前行驶的车道为导航车道时,可以将路况图像中车辆当前行驶的车道对应的车道对象作为叠加显示引导轨迹对象的车道对象。当判断结果为车辆当前行驶的车道不是导航车道时,可以将路况图像中车辆当前行驶的车道对应的车道对象、导航车道对应的车道对象作为叠加显示引导轨迹对象的车道对象。
步骤204,在确定出的车道对象上叠加显示引导轨迹对象。
在本实施例中,在通过步骤203根据车辆当前行驶的车道是否处于导航车道的判断结果,确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象之后,可以在确定出的车道对象上叠加显示引导轨迹对象。
例如,当通过步骤203根据车辆当前行驶的车道是否处于导航车道的判断结果为车辆当前行驶的车道为导航车道时,则可以在路况图像中车辆当前行驶的车道对应的车道对象上叠加显示指示车辆按照在当前车道继续行驶的引导轨迹对象。当通过步骤203根据车辆当前行驶的车道是否处于导航车道的判断结果为车辆当前行驶的车道不是导航车道时,可以在路况图像中车辆当前行驶的车道对应的车道对象上叠加显示指向车辆应行驶在的导航车道的引导轨迹以及在路况图像中导航车道对应的车道对象上显示指示车辆应在导航车道上继续行驶的引导轨迹对象。
在本实施例中,可以通过大地坐标系、车辆坐标系、摄像头坐标系、图像坐标系之间的转换关系,将引导轨迹对象投影到路况图像中,通过纹理贴图实现引导轨迹对象在路况图像中的叠加。例如,在路况图像中当前车道中心叠加显示引导轨迹对象。从而在摄像头采集到的路况图像中实时叠加显示对应的引导轨迹对象,更准确地引导驾驶员在正确的车道上行驶,有效的提供行车辅助
请参考图5,其示出了本申请的车辆导航方法的一个示例性原理图。
在图5中,示出了定位模组和导航模组。定位模组中包含GPS、摄像头。可以通过定位模组完成车辆定位,得到车辆位置。导航模组可以在车辆的位置的基础上,基于高精地图和导航信息中的车辆在每一个路段上行驶时车辆进行直行操作、转向操作、掉头操作等操作时应行驶在的车道的标识,即导航车道的标识,判断车辆当前行驶的车道是否为其应该行驶的车道,根据判断结果,确定在路况图像中相应的车道上叠加显示的引导轨迹对象。从而在摄像头采集到的路况图像中实时叠加显示对应的引导轨迹对象,从而更准确地引导驾驶员在正确的车道上行驶,有效的提供行车辅助
下面举例说明本申请中的车辆导航方法:在本实施例中,可以利用上述导航模组首先根据车辆当前行驶的位置查询高精地图中车道当前行驶的路段的道路信息,通过与导航路线对比,判断当前行驶车道是否合理。可以在导航信息中定义在导航路线中各个路段的路口、入口、出口,并且将路口、入口、出口作为道路节点,导航信息中可以记录车辆在道路节点需进行直行、转向、掉头等操作,在道路节点处进行直行、转向、掉头等操作车辆应行驶在正确的车道,以免违反交通法规。若车辆距离下一个道路节点超过设定长度,例如500米,则车辆可以在任意车道行驶,可以在路况图像中当前车道对应的车道对象上叠加显示指示继续在当前行驶的车道行驶的引导轨迹对象,例如引导线。若车辆距离下一个道路节点小于设定长度,则需根据下一道路节点车辆的行驶要求进行判断。如果当前车道属性符合行驶要求,比如车辆需要在下一道路节点左转,当前车道是正好是左转车道,同样在路况图像中叠加保持车道行驶的引导线。如果当前车道属性不符合行驶要求,则在图像中当前车道中心叠加显示用于指向换道方向的引导轨迹对象,例如引导线。并在最近的正确车道中叠加显示指示继续在当前行驶的车道行驶的引导轨迹对象,例如引导线。
请参考图6,其示出了叠加显示引导轨迹对象的一个效果示意图。
在图6中,示出了路况图像600、车辆对象601、叠加在路况图像中的引导轨迹对象602、路口对象603。引导轨迹对象602用箭头状引导线进行表示。导航信息中的导航路线中定义的车辆在当前行驶的路段行驶时,需要在路口对象603对应的路况右转。车辆对象601对应的车辆行驶在的车道为可以右转的右转车道。该车道为导航车道即车辆应该行驶在的车道,叠加显示在路况图像中的引导轨迹对象602为指示车辆对象601对应的车辆继续在该车道上行驶的引导轨迹对象。
请参考图7,其示出了叠加显示引导轨迹对象的另一个效果示意图。
在图7中,示出了路况图像700、车辆对象701、叠加在路况图像中的车辆当前行驶在的车道对应的车道对象上的引导轨迹对象702、叠加在路况图像中的车辆当前行驶在的车道右侧的车道对应的车道对象上的引导轨迹对象703、路口对象704。引导轨迹对象702、引导轨迹对象703用箭头状引导线进行表示。导航信息中的导航路线中定义的车辆在当前行驶的路段行驶时,需要在路口对象704对应的路口右转。车辆当前行驶在的车道右侧的车道为可以右转的右转车道。此时,车辆对象701对应的车辆对应的导航车道即应该行驶在车道为当前行驶的车道右侧的车道。引导轨迹对象702为指示车辆对象701对应的车辆应转向当前行驶的车道右侧的行驶的引导轨迹对象。引导轨迹对象703为指示车辆对象701对应的车辆应行驶在的车道的引导轨迹对象。
请参考图8A,其示出了路况图像中叠加显示引导轨迹对象的一个实景图。
在图8A中,示出了叠加显示引导轨迹对象的路况图像。在路况图像中,包含车辆当前行驶的路段中的车道线、在当前行驶的车道上叠加显示的引导轨迹对象,引导轨迹对象用箭头状的引导线表示。导航信息中的导航路线中定义车辆当前行驶的车道为其应该行驶在的车道,叠加显示在路况图像中车辆当前行驶的车道上的引导轨迹对象为指示车辆继续在该车道上行驶的引导轨迹对象。
请参考图8B,其示出了路况图像中叠加显示引导轨迹对象的另一个实景图。
在图8B中,示出了叠加显示引导轨迹对象后的路况图像。在路况图像中,包含车辆当前行驶的路段中的车道线、在车道线叠加的引导轨迹对象。导航信息中的导航路线中定义车辆应行驶在的车道为当前行驶的车道右侧的车道。此时,叠加显示在路况图像中车道当前行驶的车道上的引导轨迹对象为指示车辆转向右侧的车道行驶的引导轨迹对象即指向车辆当前行驶的车道右侧的车道箭头状的引导线。叠加显示在路况图像中车道当前行驶的车道的右侧的车道上的引导轨迹对象为指示车道应该行驶在的车道的引导轨迹对象即车辆当前行驶的车道右侧的车道中箭头状的引导线。
在本实施例的一些可选的实现方式中,在确定出的车道对象上叠加显示引导轨迹对象包括:确定引导轨迹对象对应的引导轨迹在大地坐标系中的位置;基于位置以及大地坐标系、车辆坐标系、摄像头坐标系、图像坐标系之间的转换关系,确定引导轨迹对象在路况图像中的位置;通过纹理贴图在确定出的位置上绘制引导轨迹对象。
在本实施例中,可以首先确定在大地坐标系中的引导轨迹对象对应的引导轨迹的位置。例如,可以将引导轨迹的中心点与叠加显示在的车道对象对应的车道的中心的位置重合,进而可以根据高精地图、引导轨迹对应的预设宽度,确定出引导轨迹的位置。例如,可以确定出引导轨迹的轮廓上的各个点的位置。
在确定了引导轨迹对象对应的引导轨迹在大地坐标系中的位置之后,可以通过大地坐标系、车辆坐标系、摄像头坐标系、图像坐标系之间的转换关系,确定引导轨迹对象在路况图像中的位置。例如,确定引导轨迹对象的轮廓上的各个点在路况图像中的位置。然后,可以通过纹理贴图在确定出的位置上绘制引导轨迹对象。例如,在路况图像中的车道对象的中心叠加显示引导轨迹对象。
下面举例说明通过大地坐标系、车辆坐标系、摄像头坐标系、图像坐标系之间的转换关系,将基于大地坐标系的引导轨迹叠加显示到采集到的路况图像中的过程:
k时刻车辆的定位状态可以由xk、yk、进行表示,xk、yk表示k时刻车辆在大地坐标系中在水平方向、垂直方向的位置,表示k时刻车辆在大地坐标系中的航向角。高精地图对应的大地坐标系与车辆坐标系的转换关系可以表示为:
其中,xv、yv表示k时刻车辆在车辆坐标系中在水平方向、垂直方向的位置。xw、yw可以表示一个对象(例如引导轨迹对象)中的点,例如引导轨迹对象的轮廓上的点在大地坐标系中在水平方向、垂直方向的位置。
车辆坐标系与摄像头坐标系的转换关系[R|T]可以通过系统标定获得,可以表示为:
xc、yc、zc可以表示一个对象(例如引导轨迹对象)中的点在摄像头坐标系下在X轴、Y轴、Z轴上对应的位置。R、T可以分别表示旋转和平移矩阵。
摄像头坐标系与图像坐标系的转换关系可以根据摄像头内参确定,可以表示为:
u、v可以表示一个点在图像中的位置。uc、vc可以表示相机原点在图像坐标系中的位置,cx、cy可以表示相机的焦距与传感器每个单元在图像坐标系的x、y坐标轴方向上的尺寸之商。
在本实施例中,可以基于上述大地坐标系、车辆坐标系、摄像头坐标系、图像坐标系之间的转换关系,确定引导轨迹对象在路况图像中的位置,通过纹理贴图在确定出的位置上绘制引导轨迹对象。例如,在路况图像中车道对象的中心叠加显示引导轨迹对象。使得引导轨迹对象叠加显示在路况图像中。
请参考图9,作为对上述各图所示方法的实现,本申请提供了一种车辆导航装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该车辆导航装置可以安装于车辆中。
如图9所示,本实施例的车辆导航装置900包括:采集单元901,判断单元902,确定单元903,叠加单元904。其中,采集单元901配置用于通过摄像头采集路况图像;判断单元902配置用于判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道,导航车道为导航信息中定义的车辆应行驶在的车道;确定单元903配置用于根据判断结果,确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象,引导轨迹对象用于指示车辆按当前行驶的车道行驶或车辆转向导航车道行驶;叠加单元904配置用于在确定出的车道对象上叠加显示引导轨迹对象。
在本实施例的一些可选的实现方式中,判断单元902包括:位置确定子单元(未示出),配置用于确定车辆的位置;车道线位置获取子单元(未示出),配置用于从高精地图中获取车辆的位置所在的路段的车道线的位置;车道确定子单元(未示出),配置用于基于车辆的位置和车道线的位置,确定车辆当前行驶的车道;导航车道判断子单元(未示出),配置用于判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道。
在本实施例的一些可选的实现方式中,位置确定子单元包括:坐标获取模块(未示出),配置用于获取车辆的位置对应的GPS坐标;投影模块(未示出),配置用于将路况图像中的车道线投影到地面;误差确定模块(未示出),配置用于将投影到地面的车道线与高精地图中的车道线之间的距离作为测量误差;计算模块(未示出),配置用于采用卡尔曼滤波算法基于GPS坐标、测量误差和预设车辆运动模型,计算车辆的位置的概率分布;将对应的概率最大的位置确定为车辆的位置。
在本实施例的一些可选的实现方式中,投影模块进一步配置用于:以机器学习方式识别路况图像中的车道线;提取识别出的车道线;采用分段直线拟合将提取出的车道线投影到地面。
在本实施例的一些可选的实现方式中,确定单元903包括:第一车道对象确定子单元(未示出),配置用于当判断结果为车辆当前行驶的车道为导航车道时,将路况图像中车辆当前行驶的车道对应的车道对象确定为需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象;第二车道对象确定子单元(未示出),配置用于当判断结果为车辆当前行驶的车道不是导航车道时,将路况图像中车辆当前行驶的车道对应的车道对象、导航车道对应的车道对象确定为需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象。
在本实施例的一些可选的实现方式中,叠加单元904包括:第一引导轨迹位置确定子单元(未示出),配置用于确定引导轨迹对象对应的引导轨迹在大地坐标系中的位置;第二引导轨迹位置确定子单元(未示出),配置用于基于位置以及大地坐标系、车辆坐标系、摄像头坐标系、图像坐标系之间的转换关系,确定引导轨迹对象在路况图像中的位置;绘制子单元(未示出),配置用于通过纹理贴图在确定出的位置上绘制引导轨迹对象。
在本实施例的一些可选的实现方式中,装置900还包括:导航信息生成单元(未示出),配置用于生成导航信息,导航信息包括:导航路线、导航路线上的路段的标识、在路段上的预设操作对应的车道,预设操作包括:转向操作、掉头操作。
图10示出了适于用来实现本申请实施例的车辆导航装置的计算机系统的结构示意图。
如图10所示,计算机系统1000包括中央处理单元(CPU)901,其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的程序或者从存储部分1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM1003中,还存储有系统1000操作所需的各种程序和数据。CPU1001、ROM1002以及RAM1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。
以下部件连接至I/O接口1005:包括键盘、鼠标等的输入部分1006;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1007;包括硬盘等的存储部分1008;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1009。通信部分1009经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1010也根据需要连接至I/O接口1005。可拆卸介质1011,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器1010上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1008。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序,所述计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分1009从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质1011被安装。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,所述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
作为另一方面,本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质,该非易失性计算机存储介质可以是上述实施例中所述设备中所包含的非易失性计算机存储介质;也可以是单独存在,未装配入终端中的非易失性计算机存储介质。上述非易失性计算机存储介质存储有一个或者多个程序,当所述一个或者多个程序被一个设备执行时,使得所述设备:通过摄像头采集路况图像;判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道,所述导航车道车辆为导航信息中定义的车辆应行驶在的车道;根据判断结果,确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象,所述引导轨迹对象用于指示车辆按当前行驶的车道行驶或车辆转向导航车道行驶;在确定出的车道对象上叠加显示引导轨迹对象。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (14)
1.一种车辆导航方法,其特征在于,所述方法包括:
通过摄像头采集路况图像;
判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道,所述导航车道为导航信息中定义的车辆应行驶在的车道;
根据判断结果,确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象,所述引导轨迹对象用于指示车辆按当前行驶的车道行驶或车辆转向导航车道行驶;
在确定出的车道对象上叠加显示引导轨迹对象。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道包括:
确定车辆的位置;
从高精地图中获取所述车辆的位置所在的路段的车道线的位置;
基于所述车辆的位置和所述车道线的位置,确定车辆当前行驶的车道;
判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定车辆的位置包括:
获取车辆的位置对应的GPS坐标;
将路况图像中的车道线投影到地面;
将投影到地面的车道线与高精地图中的车道线之间的距离作为测量误差;
采用卡尔曼滤波算法基于所述GPS坐标、测量误差和预设车辆运动模型,计算车辆的位置的概率分布;
将对应的概率最大的位置确定为车辆的位置。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将路况图像中的车道线投影到地面包括:
以机器学习方式识别路况图像中的车道线;
提取识别出的车道线;
采用分段直线拟合将提取出的车道线投影到地面。
5.根据权利要求1-4之一所述的方法,其特征在于,所述根据判断结果,确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象包括:
当判断结果为车辆当前行驶的车道为导航车道时,将路况图像中车辆当前行驶的车道对应的车道对象确定为需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象;
当判断结果为车辆当前行驶的车道不是导航车道时,将路况图像中车辆当前行驶的车道对应的车道对象、导航车道对应的车道对象确定为需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述在确定出的车道对象上叠加显示引导轨迹对象包括:
确定所述引导轨迹对象对应的引导轨迹在大地坐标系中的位置;
基于所述位置以及大地坐标系、车辆坐标系、摄像头坐标系、图像坐标系之间的转换关系,确定引导轨迹对象在路况图像中的位置;
通过纹理贴图在确定出的位置上绘制引导轨迹对象。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
生成所述导航信息,所述导航信息包括:导航路线、导航路线上的路段的标识、在所述路段上的预设操作对应的车道,所述预设操作包括:转向操作、掉头操作。
8.一种车辆导航装置,其特征在于,所述装置包括:
采集单元,配置用于通过摄像头采集路况图像;
判断单元,配置用于判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道,所述导航车道为导航信息中定义的车辆应行驶在的车道;
确定单元,配置用于根据判断结果,确定路况图像中需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象,所述引导轨迹对象用于指示车辆按当前行驶的车道行驶或车辆转向导航车道行驶;
叠加单元,配置用于在确定出的车道对象上叠加显示引导轨迹对象。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,判断单元包括:
位置确定子单元,配置用于确定车辆的位置;
车道线位置获取子单元,配置用于从高精地图中获取所述车辆的位置所在的路段的车道线的位置;
车道确定子单元,配置用于基于所述车辆的位置和车道线的位置,确定车辆当前行驶的车道;
导航车道判断子单元,配置用于判断车辆当前行驶的车道是否为导航车道。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述位置确定子单元包括:
坐标获取模块,配置用于获取车辆的位置对应的GPS坐标;
投影模块,配置用于将路况图像中的车道线投影到地面;
误差确定模块,配置用于将投影到地面的车道线与高精地图中的车道线之间的距离作为测量误差;
计算模块,配置用于采用卡尔曼滤波算法基于所述GPS坐标、测量误差和预设车辆运动模型,计算车辆的位置的概率分布;将对应的概率最大的位置确定为车辆的位置。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,投影模块进一步配置用于:以机器学习方式识别路况图像中的车道线;提取识别出的车道线;采用分段直线拟合将提取出的车道线投影到地面。
12.根据权利要求8-11之一所述的装置,其特征在于,确定单元包括:
第一车道对象确定子单元,配置用于当判断结果为车辆当前行驶的车道为导航车道时,将路况图像中车辆当前行驶的车道对应的车道对象确定为需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象;
第二车道对象确定子单元,配置用于当判断结果为车辆当前行驶的车道不是导航车道时,将路况图像中车辆当前行驶的车道对应的车道对象、导航车道对应的车道对象确定为需要叠加显示引导轨迹对象的车道对象。
13.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,叠加单元包括:
第一引导轨迹位置确定子单元,配置用于确定所述引导轨迹对象对应的引导轨迹在大地坐标系中的位置;
第二引导轨迹位置确定子单元,配置用于基于所述位置以及大地坐标系、车辆坐标系、摄像头坐标系、图像坐标系之间的转换关系,确定引导轨迹对象在路况图像中的位置;
绘制子单元,配置用于通过纹理贴图在确定出的位置上绘制引导轨迹对象。
14.根据权利要求13所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
导航信息生成单元,配置用于生成所述导航信息,所述导航信息包括:导航路线、导航路线上的路段的标识、在所述路段上的预设操作对应的车道,所述预设操作包括:转向操作、掉头操作。
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