CN113900070B - 雷达车道自动绘制目标数据精准输出的方法、装置与系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种雷达车道自动绘制目标数据精准输出的方法、装置与系统。首先确定目标雷达在道路区域地图的经纬度信息；根据目标车辆的行驶轨迹绘制得到第一数字道路信息，根据目标车辆上采集到行驶信息通过AI视频技术得到第二数字道路信息；将第一数字道路信息与第二数字道路信息进行拟合校验得到目标车道数据信息；将目标车道数据信息通过经纬度信息载入到道路区域地图中得到目标数据。本申请在一方面降低了人员现场施工成本、设备的标定不受环境的限制，且在正常的道路运行环境中进行标定，提高了对雷达进行标定的效率，另一方面，提高了雷达所输出数据的准确性。

Description

雷达车道自动绘制目标数据精准输出的方法、装置与系统

技术领域

本发明涉及雷达探测、数据校验以及参数标定领域，特别涉及一种 雷达车道自动绘制目标数据精准输出的方法、装置与系统。

背景技术

雷达在再生制造过程中，由于加工生产工艺的因素会导致雷达输出 的数据精度和理想的数据精度会有一定的差距，另外交通雷达往往被安 装在道路上用于车辆检测和路况感知以及配合车路协同系统实现自动驾 驶和无人驾驶功能，因此雷达目标数据的精准度和可靠性则决定了以上 功能是否能够实现的关键要素。雷达输出的目标数据中包括的目标经纬 度、实时速度、所在车道、运动方向、加速度、方向角都是非常关键的 数据。

此外，传统雷达中内嵌车道数据是不能被大范围修改的，而该车道 模型往往和实际车道不符，从而导致雷达在输出数据时，其目标数据也 是不可靠的，以往都是在设备安装完毕后需要人员到现场，反复测量、 标定、校验、调校后才能输出我们想要的数据结果，而这个过程极大的 降低了设备布设、安装、交付的进度，尤其是在设备大量布设和交付的时候，周期性非常慢而且成本高还容易受到施工现场工作环境的限制， 如果是在正常同行的道路施工的则人员危险性非常大。

发明内容

基于此，本申请实施例提供了一种雷达车道自动绘制目标数据精准 输出的方法、装置与系统，降低了人员现场施工成本、设备的标定不受 环境的限制，且在正常的道路运行环境中进行标定，提高了对雷达进行 标定的效率。尤其是在大批量设备安装、标定和交付的时候这种优势更 为明显。

第一方面，提供了一种雷达车道自动绘制目标数据精准输出的方法， 该方法包括：

确定目标雷达在道路区域地图的经纬度信息；

根据目标车辆的行驶轨迹绘制得到第一数字道路信息，所述目标车 辆的行驶轨迹通过所述目标雷达采集得到；

根据所述目标车辆上采集到行驶信息通过AI视频技术得到第二数字 道路信息；

将所述第一数字道路信息与所述第二数字道路信息进行拟合校验得 到目标车道数据信息；

将所述目标车道数据信息通过所述经纬度信息载入到所述道路区域 地图中得到目标数据。

可选地，所述方法还包括：通过所述目标雷达的摄像机视频图像对 所述目标数据进行二次确认，得到校验后的目标数据；所述二次确认包 括通过对比视频图像中和目标雷达中的目标车辆的运行轨迹、运动方向、 所在位置以及所在车道的一致性。

可选地，所述确定目标雷达在道路区域地图的经纬度信息，包括：

通过人工现场标定目标雷达在世界坐标系的经纬度信息，和/或，通 过所述目标雷达自身的GPS/北斗定位模块获取目标雷达在世界坐标系的 经纬度信息。

可选地，根据目标车辆的行驶轨迹绘制得到第一数字道路信息，包 括：

根据目标车辆的行驶轨迹以及目标车辆的宽度中心位置得到车道信 息；根据车辆运动轨迹不断的增加方向得到车道行驶方向。

可选地，根据所述目标车辆上的采集到行驶信息通过AI视频技术得 到第二数字道路信息，包括：

根据所述目标车辆上的监控摄像头对道路上行驶的车辆、交通标志 标线进行识别和提取，根据提取的要素信息和车辆的运动轨迹生成第二 数字道路信息。

可选地，将所述第一数字道路信息与第二数字道路信息进行拟合校 验得到目标车道，包括：

根据同点位同时间同区域，或，异点位同时间同区域的拟合原则将 两条数字道路信息进行合并修正。

可选地，所述目标车辆的行驶轨迹包括：

通过多个目标雷达采用移动式连续标定和校验采集得到目标车辆的 行驶轨迹。

可选地，所述方法还包括：将目标雷达扫描到目标车辆的运动轨迹 数据以及车辆携带定位设备所采集的自身运动轨迹数据，在同一世界坐 标系下进行对比，并以车道携带的高精度辅助定位设备所获取的数据为 参考对象，对目标雷达所获取的数据进行补偿修正。

第二方面，提供了一种雷达车道自动绘制目标数据精准输出的装置， 该装置包括：

获取模块，用于确定目标雷达在道路区域地图的经纬度信息；

雷达车道自动绘制模块，用于根据目标车辆的行驶轨迹绘制得到第 一数字道路信息，所述目标车辆的行驶轨迹通过所述目标雷达采集得到；

AI视频绘制模块，用于根据所述目标车辆上采集到行驶信息通过AI 视频技术得到第二数字道路信息；

拟合校验模块，用于将所述第一数字道路信息与所述第二数字道路 信息进行拟合校验得到目标车道数据信息；

载入模块，用于将所述目标车道数据信息通过所述经纬度信息载入 到所述道路区域地图中得到目标数据。

第三方面，提供了一种雷达车道自动绘制系统，其特征在于，包括 至少一个目标雷达和如权利要求9所述的雷达车道自动绘制目标数据精 准输出的装置，所述目标雷达能够获得道路区域地图的经纬度信息，并 且能采集目标车辆的行驶轨迹。

本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

本申请实施例提供的技术方案中，首先确定目标雷达在道路区域地 图的经纬度信息；根据目标车辆的行驶轨迹绘制得到第一数字道路信息， 根据目标车辆上采集到行驶信息通过AI视频技术得到第二数字道路信 息；将第一数字道路信息与第二数字道路信息进行拟合校验得到目标车 道数据信息；将目标车道数据信息通过经纬度信息载入到道路区域地图 中得到目标数据。本申请的提供了一种雷达车道自动绘制目标数据精准 输出的方法、装置与系统，一方面，降低了人员现场施工成本、设备的 标定不受环境的限制，且在正常的道路运行环境中进行标定，提高了对 雷达进行标定的效率。尤其是在大批量设备安装、标定和交付的时候这 种优势更为明显，另一方面，提高了雷达所输出数据的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下 面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显 而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人 员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申获 得其它的实施附图。

图1为本申请实施例提供的一种雷达车道自动绘制目标数据精准输 出的方法的步骤流程图；

图2为本申请实施例提供的一种雷达车道自动绘制目标数据精准输 出的方法的实施场景示意图；

图3为本申请实施例提供的的车辆行驶轨迹绘制示意图；

图4为本申请实施例提供的一种行驶轨迹去除干扰的示意图；

图5为本申请实施例提供的一种绘制单车道轨迹中间点的示意图；

图6为本申请实施例提供的一种绘制相邻车道中间车道隔离虚线的 示意图；

图7为本申请实施例提供的确认车道数量与车速信息的示意图；

图8为本申请实施例提供的一种双向四车道示意图；

图9为本申请实施例提供的一种双向同行的混合车道示意图；

图10为本申请实施例提供的一种雷达车道自动绘制目标数据精准输 出的方法的具体实施例的流程图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附 图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具 体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以 上。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二” 等旨在区别指代的对象。对于具有时序流程的方案，这种术语表述方式 不必理解为描述特定的顺序或先后次序，对于装置结构的方案，这种术 语表述方式也不存在对重要程度、位置关系的区分等。

此外，术语“包括”、“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排 他的包含，例如，包括了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品 或设备不必限于已明确列出的那些步骤或单元，而是还可包含虽然并未 明确列出的但对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元， 或者基于本发明构思进一步的优化方案所增加的步骤或单元。

请参考图1，其示出了本申请实施例提供的一种雷达车道自动绘制目 标数据精准输出的方法的流程图，本发明的实施场景可以如图2所示， 包括了n个外场雷达设备(S1……Sn)，C1表示辅助校验标定车辆，Z1 表示设备管理中心，D1表示车道，G1表示雷达采集目标车辆C1的运动 轨迹数据，G2表示目标车辆C1自身携带定位设备所采集的运动轨迹数 据。具体地，S1\Sn外场雷达设备被安装在道路的两侧或路中央位置，C1 为辅助校验标定车辆或其他参照物，Z1为安装有集中管理服务器的设备 管理中心，D1为道路上的车辆行驶的车道。

该方法可以包括以下步骤：

步骤101，确定目标雷达在道路区域地图的经纬度信息。

在本申请实施例中，通过人工现场标定目标雷达在世界坐标系的经 纬度信息，和/或，通过目标雷达自身的GPS/北斗定位模块获取目标雷达 在世界坐标系的经纬度信息。

步骤102，根据目标车辆的行驶轨迹绘制得到第一数字道路信息，目 标车辆的行驶轨迹通过目标雷达采集得到。

在本申请实施例中，根据目标车辆的行驶轨迹以及目标车辆的宽度 中心位置得到车道信息；根据车辆运动轨迹不断的增加方向得到车道行 驶方向。

具体地，常用的机动车下到家用小型气车上到专用大型货车其宽度 为：1.6米-2.8米，根据车辆的行驶速度和用途不一样，车道可分为普通 型车道宽度为3.5米和高速型车道为3.75米，根据实时车速范围可非为 封闭式高速公路专用道路和开放式普通道路，详见分型如下表1：

表1

车辆的行驶轨迹以车的宽度中心位置为出发点，在考虑车辆正常向 前行驶而暂时不考虑变道、不碾压车道线的情况下，根据以上数据可知 当获知两个车辆的轨迹间隔大于等于1.6米时，则认为这两个运动轨迹是 由两辆车在两个车道上行驶的所产生的。另外高速公路标志标线的宽度 定义为两边实线为20cm，中间车道隔离虚线为15cm，市政路标志标线 的宽度基本上都是15cm。因此可认为两个轨迹之间的间隔在1.75米就可 以认为是由两个车在两个车道行驶所产生的，为了能使这种方法适用于 更多的范围车辆，因此我们可以将此数值定义的小一些，比如1.5米间隔。 通过这种方式就可以非常明确的绘制出两个车道间分割标志标线的位 置，C为实际两个轨迹之间的间隔，那么车道中间分割线的位置则为C/2 处，在以此位置为中心将宽度为15CM的中间车道隔离虚线绘制出来如 图3所示，再根据车辆实时的运动速度来判断该道路是属于封闭式高速 公路还是普通型开放式道路，以高速公路为例继续向下阐述系统绘制高 精地图的方法(普通道路方法一样不在阐述)。当判断该段道路为高速 公路时，则系统再以车道隔离虚线的中心位置各向两侧绘制道路两侧边 界线，道路边界线的中心位置为±(C/2+0.15/2+3.75+0.2/2)其中“±”代表分别向车道隔离虚线的两侧绘制。

再根据车辆运动轨迹不断的增加方向定义为车道行驶方向。至此一 个具有健全道路信息包括：车道数量信息、路界信息、行驶方向信息、 标志标线信息的高精地图快速绘制基础模型就已经建立完成了，即得到 了第一数字道路信息。

步骤103，根据目标车辆上采集到行驶信息通过AI视频技术得到第 二数字道路信息。

其中，根据目标车辆上的监控摄像头对道路上行驶的车辆、交通标 志标线进行识别和提取，根据提取的要素信息和车辆的运动轨迹生成第 二数字道路信息。

在本申请实施例中，具体包括启动AI视频轨迹车道绘制技术：AI 视频车道绘制模块主要通过AI视频识别算法和人工智能识别技术来实现 对道路上行驶的车辆、交通标志标线进行识别和提取，并根据提取的要 素信息和车辆的运动轨迹生成数字道路信息，根据预先给AI视频车道绘 制模块输入的参考坐标系，如位置信息、摄像机的高度信息等内容转化 成，带有横向宽度数值和纵向覆盖距离数值的数字道路信息。

步骤104，将第一数字道路信息与第二数字道路信息进行拟合校验得 到目标车道数据信息。

其中，根据同点位同时间同区域，或，异点位同时间同区域的拟合 原则将两个数字道路信息进行合并修正。

其中，具体包括加载雷达自动绘制的数字道路信息和通过AI视频车 道绘制模块绘制的数字道路信息，并根据同点位同时间同区域或异点位 同时间同区域的拟合原则将两个数字道路信息进行合并修正。对于一方 自动生成通过合并拟合发现其数据不符合实际道路建设原则的部分进行 修正。并将修正后的完整数字道路数据存入雷达存储模块和中央管理服 务器的存储模块中等待调用。

步骤105，将目标车道数据信息通过经纬度信息载入到道路区域地图 中得到目标数据。

中心管理平台载入布设有雷达设备的道路区域地图数据：中心管理 平台载入布设有雷达设备道路区域的地图数据加载雷达和雷达所绘制的 车道数据。

在本申请实施例中，将地图数据为背景和参考对象，调整目标雷达 以及目标车道数据信息中绘制车道的角度、位置、方向，使其与地图和 实际道路保持一致得到目标数据。

在本申请一个实施例中，所述方法还包括通过目标雷达的摄像机视 频图像对目标数据进行二次确认，得到校验后的目标数据。

在本申请实施例中，实际道路中车辆的行驶规律和路况因为某些实 际状况可能会产生误差，如：车辆违规变道、车辆逆行、车辆压线行驶、 双向四车道、双向六车道、双向八车道、高速与辅路并向行驶、由于施 工或交通临时管制而使原来车道的行驶规律发生改变或者是混合双向行 驶车道等，都会使是系统快速绘制高精地图的复杂程度倍增。所以需要 对目标数据进行二次确认，得到校验后的目标数据，将该路段的高精地 图绘制出来。

具体地以下是中间车道隔离虚线绘制方法：

去除干扰：在车辆正常的行驶时车辆几乎都是沿着道路的中轴线行 驶，只有在超车(左侧超车或右侧超车)、变道、压线等情况下，左侧 所示车辆的运动轨迹才会大范围的偏离中轴线，多数车辆的运动轨迹都 会沿着道路中轴线左右摆幅，因此我们通过此种规律就可以很容的滤除 干扰，滤除干扰后的如图4右侧所示。

绘制单车道轨迹中间点：由于车辆的运动轨迹都是由路测传感器或 车载定位单元传输回来的，可以很容的获取每个车辆轨迹或点迹的经纬 度信息，在通过对每个车道干扰轨迹滤除干扰后，通过计算单车道内两 个最边缘的轨迹经纬度差，就可以计算出车道的中间点位置。如图5所 示以A组车道数据为例，公式为Ad＝绝对值(An-A1)/2。

绘制相邻车道中间车道隔离虚线：同样我们可以继续使用绘制A组 车道轨迹线绘制单车道的中间点位的方法绘制C组车道中间点的位置， 确定两个关键的点位后，再通过高精地图快速绘制基础模型中车道隔离 虚线的绘制方法来绘制两车道间的车道隔离虚线如图6所示。说明：在 回绘制C组车道中间点位置时，其点位必须与A组车道中间点处于水平同一直线上，并且该直线应该与AC两组车辆的轨迹线多数处于相互垂 直的状态，否则C组车道中间的位置将会失去意义。

确认车道数量:确认车道的数量先对而言比去除干扰、绘制中间点相 对容易的多，可根据两点确定一线，一线段确定一车道的方式来确认车 道的数量，如图7所示，线段(车道)确认数量为：Pn-P1，绘制相邻车 道中间车道隔离虚线的方法绘制中间车道隔离虚线了。

绘制路界：在绘制路界的时候，需要考虑该道路是双向通行还是单 向通行，还是双向混合通行车道，是否有高速与辅路伴随通行等情况出 现。

首先我们要判断这条路是高速封闭式道路或者是国省道，只要通过 几个条件就可以给主答案，首先：根据速度判断，高速封闭式道路，一 般匀速速度是在80-120Km/h，而普通道路则是30-80Km/h，因此通过这 个规律我们可以设置两个参考值来做区分，首先取这个道路单位时间段 内的单车的最高速度作为道路最高运行速度参考值，其次取单位时间段 内车辆的平均速度作为道路日常运行速度。通过以上两个数据就可以比 较准确的区分出是封闭式高速公路还是普通的国省道了，但是也有极个 别情况就是高速公路车流量大，密度高而会导致整个道路一直处于低速 大密度运行状态中，或者有且山区或地势比较险恶的山区路段，为了保 障车辆的行驶安全必须对车辆进行降速处理，也会使车辆一直处于低俗 运行状态。因此我们再添加另一个判断条件就是判断道路是否存在大密 度的交叉路口尤其是十字路口，因为封闭时道路不会存在以上情况，几 乎都是十几公里甚至几十公里才会有一个交汇处，而此交汇处都是以大 型的胡同立交来完成车辆行驶方向的变化，因此我们可以根据车辆的运 动轨迹以及车辆的通行状态(大密度车辆走走停停此种原因是由于车辆 等待交通红绿灯所导致的行为)，就可以准确的判断出来了。那这条高 速公路的通行速度标识也就可以叠加道道路上了，高速公路规定单侧车 道行驶的车辆，最外侧为货车通行车道一般限速为80Km/h，最内侧为小 型轿车或高速车辆通行车道限速为120Km/h,以上都可以通过获取单车车 道的时间段内进行准确获取与判断。而普通的国省道都是统一的限速 80Km/h。

其次判断是双向双向通行还是单向通行，还是双向混合通行车道： 这个可以通过对车辆的所产生的运动轨迹以及行车方向就可以判断出 来，AC两组车辆的运行轨迹和方向表明这是一侧单向行驶的车道，且在 A组车道的最外侧已经没有了车辆的通行轨迹，因此路界的最外沿是在A 组车道的左侧，同样可以判断出在E组的最外沿也是路界。由于C组轨 迹和D组轨迹说明都是由正常行驶的车辆在两个不同的车道上行驶所产 生的轨迹，因此我们可先给C组和D组都可以画上车道分割线RX1与 RX2，我们发现在RX1与RX2之间并无任何车辆轨迹产生，我们再取两 个线段之间的距离S做进一步的判断，如果S的绝对值是3.75米(或3.5 米国省道)或非常接近于3.75米(或3.5米国省道)，那我们则认为并 定义这是一个备用但是不允许进入的车辆行驶车道，知道有大量的车辆 运动轨迹出现在这个区域里面。如果这个值大于或小于3.75米(或3.5 米国省道)，那么我们认为这不是一个车道而是道路中间的中央隔离带， 我们把它定义为H道，并明确标识这是危险区域，禁止车辆驶入。由于 ACDE都是在一个区域范围内以及在一个水平面内，并且AC是同一个方 向，DE是一个方向，并且中间由隔离区域以及满足相互对衬原则，再通 过两侧车道的数量我们得出该道路为双向四车道的道路。绘制完毕后的 信息如图8所示。此种方法再结合车道速度和车道的线间间隔距离以及 行驶方向三要素就可以判断出是否属于高速与普通道路并行行驶的道 路。混合车道可以通过在单一车道内或重叠的轨迹组以及临近的轨迹中 有无出现沿着两个不同方向行驶的轨迹出现，如果大量出现这种情况， 则我们认为这一个双向同行的混合车道如图9所示。至此我们已经完成 了一个复杂路况，复杂交通状态下的高精地图快速绘制生成模型，我们 将以上所得的信息进行汇总与叠加就可以绘制并生成一个具有完整信息 的双向四车道高速公路的地图模型。

如图10，给出了应用本方法的一种可选地具体实施例，具体包括了：

1)雷达位置打点：确定雷达在大地坐标系中的位置，可通过人工现 场标定雷达世界坐标经纬度信息，也可以通过雷达自身所带的GPS/北斗 定位模块获取雷达世界坐标经纬度信息

2)启动雷达车道自动绘制技术：根据车辆轨迹绘制车道

3)启动AI视频轨迹车道绘制技术：绘制、车道、绘制参考物(如, 雷达本身或者雷达安装位置没有监控摄像机，则该技术不需要运行，但 本发明的权力同样生效，则直接进入第5，最后由人工进行二次精细化调 整)

4)同时加载雷达和AI视频所获取的数据，启动高级拟合校验，纠 正雷达所在地图中的朝向：利用雷达和AI视频各所绘制的车道数量、行 车方向、车道线、目标轨迹，判断雷达所绘制的车道是否正确，并启动 车道修正技术进行车道修正。(如,雷达本身或者雷达安装位置没有监控 摄像机，则该技术不需要运行，但本发明的权力同样生效，则直接进入 第5，最后由人工进行二次精细化调整)并将修正后的车道数据信息分别 存入雷达存储模块和中央管理服务器中等待调用

5)载入本地地图数据：

6)加载雷达和雷达所绘制的车道数据：依据雷达位置坐标系，将雷 达绘制的车道载入地图数据中

7)调整雷达车道绘制数据与实际车道方向一致，以地图为背景作为 参考，调整雷达信号覆盖方向和车道通行方向并于地图中所指示的车道 方向保持一致，以行车方向、车道数量、车道弯曲度等作为参考物，如 有车道级高精地图作为参考更为精准,从而初步雷达朝向，从而进一步确 定雷达的所在地图中的经纬度位置、雷达的方向角位置。

8)调取雷达自身视频监控摄像机视频图像或雷达周围摄像机视频图 像观看，进行二次确认：对比图像中的目标(车辆、行人或其他)和雷 达中的目标运行轨迹、运动方向、所在位置、所在车道，是否两者一致， 如果两个间同一参考目标的运动方向、运动轨迹、所在位置、所在车道 保持一致，则确认该雷达世界坐标系位置、雷达车道自动绘制、雷达跟踪目标准确度已经确认完毕。

9)将确认后的以上雷达标定信息，发送到到雷达自身存储其中以及 中心管理平台的存储模块中等待雷达数据与地图经纬度数据融合换算模 块调用

10)启动雷达数据实时输出模块与世界坐标系经纬度数据融合换算 模块，实时输出带经纬度以及校验后雷达数据的目标信息

11)启动多雷达标定和校验机制：为了进一步提高多雷达的标定速 度以及标定后的准确性，可采用移动式连续标定和校验。该校验就是将 车辆上安装有高精度的辅助定位设备在部署有雷达设备的道路上，沿着 某一方向、某一车道以稳定的速度行驶，并将行持过程中辅助定位设备 所采集的目标车辆的运动点迹、轨迹、所在车道、经纬度等信息提取出 来，并将该信息加载到中心集中设备管理平台上与同一时间多个雷达设 备所采集的同一方向、同一车道、同一目标车辆的数据进行叠加对比， 通过对比后如发现雷达所采集的数据与车辆辅助定位设备所采集的数据 在可接受的偏差范围内，则该连续校验完成，不需要对雷达设备的相关 数据进行修正。如发现两者数据偏差较大时，则启动雷达的标定数据和 车道绘制数据补偿修订机制对雷达的标定数据和车道绘制数据进行修订 和补偿。

12)启动补偿修订机制：将雷达扫描到目标车辆的运动轨迹数据以 及车辆携带定位设备所采集的自身运动轨迹数据，在同一世界坐标下进 行对比，并以车道携带的高精度辅助定位设备所获取的数据为参考对象， 对雷达所获取的数据进行补偿修行正。其修正内容为：雷达的方向角、 雷达自动绘制车道的位置、雷达采集目标的点迹等参数进行更加细节的 修行。形成全新的雷达标定数据和车道数据等待调用

13)将确认后的以上全新的雷达标定数据和车道数据发送到到雷达 自身存储其中以及中心管理平台的存储模块中等待雷达数据与地图经纬 度数据融合换算模块调用。

本申请实施例提供的一种雷达车道自动绘制目标数据精准输出的装 置，该装置可以包括：

获取模块，用于确定目标雷达在道路区域地图的经纬度信息；

雷达车道自动绘制模块，用于根据目标车辆的行驶轨迹绘制得到第 一数字道路信息，所述目标车辆的行驶轨迹通过所述目标雷达采集得到；

AI视频绘制模块，用于根据所述目标车辆上采集到行驶信息通过AI 视频技术得到第二数字道路信息；

拟合校验模块，用于将所述第一数字道路信息与所述第二数字道路 信息进行拟合校验得到目标车道数据信息；

载入模块，用于将所述目标车道数据信息通过所述经纬度信息载入 到所述道路区域地图中得到目标数据。

关于雷达车道自动绘制装置的具体限定可以参见上文中对于雷达车 道自动绘制目标数据精准输出的方法的限定，在此不再赘述。上述雷达 目标数据获取装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合 来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于电子设备中的处理器 中，也可以以软件形式存储于电子设备中的存储器中，以便于处理器调 用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种雷达车道自动绘制系统，该系统包括 至少一个目标雷达和如上述的雷达车道自动绘制目标数据精准输出的装 置，所述目标雷达能够获得道路区域地图的经纬度信息，并且能采集目 标车辆的行驶轨迹，以实施上述一种雷达车道自动绘制目标数据精准输 出的方法。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁， 未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而， 只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范 围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体 和详细，但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是， 对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可 以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请 专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (3)

1.一种雷达车道自动绘制目标数据精准输出的方法，其特征在于，所述方法包括：

确定目标雷达在道路区域地图的经纬度信息；

根据目标车辆的行驶轨迹绘制得到第一数字道路信息，所述目标车辆的行驶轨迹通过所述目标雷达采集得到；

根据所述目标车辆上采集到行驶信息通过AI视频技术得到第二数字道路信息；

将所述第一数字道路信息与所述第二数字道路信息进行拟合校验得到目标车道数据信息；

将所述目标车道数据信息通过所述经纬度信息载入到所述道路区域地图中得到目标数据；

所述方法还包括：通过所述目标雷达的摄像机视频图像对所述目标数据进行二次确认，得到校验后的目标数据；所述二次确认包括通过对比视频图像中和目标雷达中的目标车辆的运行轨迹、运动方向、所在位置以及所在车道的一致性；

所述确定目标雷达在道路区域地图的经纬度信息，包括：

通过人工现场标定目标雷达在世界坐标系的经纬度信息，和/或，通过所述目标雷达自身的GPS/北斗定位模块获取目标雷达在世界坐标系的经纬度信息；

根据目标车辆的行驶轨迹绘制得到第一数字道路信息，包括：

根据目标车辆的行驶轨迹以及目标车辆的宽度中心位置得到车道信息；根据车辆运动轨迹不断的增加方向得到车道行驶方向；

根据所述目标车辆上的采集到行驶信息通过AI视频技术得到第二数字道路信息，包括：

根据所述目标车辆上的监控摄像头对道路上行驶的车辆、交通标志标线进行识别和提取，根据提取的要素信息和车辆的运动轨迹生成第二数字道路信息；

将所述第一数字道路信息与第二数字道路信息进行拟合校验得到目标车道，包括：

根据同点位同时间同区域，或，异点位同时间同区域的拟合原则将两条数字道路信息进行合并修正；

目标车辆的行驶轨迹包括：

通过多个目标雷达采用移动式连续标定和校验采集得到目标车辆的行驶轨迹；

所述方法还包括：

将目标雷达扫描到目标车辆的运动轨迹数据以及车辆携带定位设备所采集的自身运动轨迹数据，在同一世界坐标系下进行对比，并以车道携带的高精度辅助定位设备所获取的数据为参考对象，对目标雷达所获取的数据进行补偿修正。

2.一种雷达车道自动绘制目标数据精准输出的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于确定目标雷达在道路区域地图的经纬度信息；

雷达车道自动绘制模块，用于根据目标车辆的行驶轨迹绘制得到第一数字道路信息，所述目标车辆的行驶轨迹通过所述目标雷达采集得到；

AI视频绘制模块，用于根据所述目标车辆上采集到行驶信息通过AI视频技术得到第二数字道路信息；

拟合校验模块，用于将所述第一数字道路信息与所述第二数字道路信息进行拟合校验得到目标车道数据信息；

载入模块，用于将所述目标车道数据信息通过所述经纬度信息载入到所述道路区域地图中得到目标数据；

所述装置还包括：通过所述目标雷达的摄像机视频图像对所述目标数据进行二次确认，得到校验后的目标数据；所述二次确认包括通过对比视频图像中和目标雷达中的目标车辆的运行轨迹、运动方向、所在位置以及所在车道的一致性；

获取模块确定目标雷达在道路区域地图的经纬度信息，包括：通过人工现场标定目标雷达在世界坐标系的经纬度信息，和/或，通过所述目标雷达自身的GPS/北斗定位模块获取目标雷达在世界坐标系的经纬度信息；

雷达车道自动绘制模块根据目标车辆的行驶轨迹绘制得到第一数字道路信息，包括：根据目标车辆的行驶轨迹以及目标车辆的宽度中心位置得到车道信息；根据车辆运动轨迹不断的增加方向得到车道行驶方向；

AI视频绘制模块根据所述目标车辆上的采集到行驶信息通过AI视频技术得到第二数字道路信息，包括：根据所述目标车辆上的监控摄像头对道路上行驶的车辆、交通标志标线进行识别和提取，根据提取的要素信息和车辆的运动轨迹生成第二数字道路信息；

拟合校验模块将所述第一数字道路信息与第二数字道路信息进行拟合校验得到目标车道，包括：根据同点位同时间同区域，或，异点位同时间同区域的拟合原则将两条数字道路信息进行合并修正；

目标车辆的行驶轨迹包括：通过多个目标雷达采用移动式连续标定和校验采集得到目标车辆的行驶轨迹；

所述装置还包括：将目标雷达扫描到目标车辆的运动轨迹数据以及车辆携带定位设备所采集的自身运动轨迹数据，在同一世界坐标系下进行对比，并以车道携带的高精度辅助定位设备所获取的数据为参考对象，对目标雷达所获取的数据进行补偿修正。

3.一种雷达车道自动绘制系统，其特征在于，包括至少一个目标雷达和如权利要求2所述的雷达车道自动绘制目标数据精准输出的装置，所述目标雷达能够获得道路区域地图的经纬度信息，并且能采集目标车辆的行驶轨迹。

Images