CN117953451A

CN117953451A - 一种道路边界检测方法、装置、设备及介质

Info

Publication number: CN117953451A
Application number: CN202311809537.8A
Authority: CN
Inventors: 王宇; 宋伟杰; 陈博; 陈�光; 林崇浩
Original assignee: Faw Nanjing Technology Development Co ltd; FAW Group Corp
Current assignee: Faw Nanjing Technology Development Co ltd; FAW Group Corp
Priority date: 2023-12-26
Filing date: 2023-12-26
Publication date: 2024-04-30

Abstract

本发明公开了一种道路边界检测方法、装置、设备及介质。包括：实时获取ROI内的道路边界点云数据，确定ROI内预先划分的各栅格的高度；根据ROI区域内各栅格的高度以及各栅格所属的左侧或者右侧区域，分别确定车辆左侧与右侧分别对应的道路边界点集，并生成车辆左侧与右侧分别对应的道路完整曲线方程以及道路有效曲线方程；根据指定时间段内各历史更新的道路有效曲线方程确定内点点集，根据道路完整曲线方程和/或道路有效曲线方程，在内点点集中确定多个有效内点；将有效内点添加至道路边界点集中，更新道路有效曲线方程，生成道路边界检测结果。采用上述技术方案，能够对道路边界与道路缺口进行准确区分，有效提高道路边界检测的准确性。

Description

一种道路边界检测方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及汽车智能技术领域，尤其涉及一种道路边界检测方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着汽车智能技术的发展，越来越多的汽车配置有自动驾驶系统。在道路场景当中，由路沿、护栏等组成的道路边界是重要的道路特征之一，也是自动驾驶系统中感知模块所关注的重点。

现有的基于激光雷达的道路边界检测方法，在对道路曲线进行拟合时，一般会根据所有的潜在点拟合出整体的道路边界曲线方程，然而，道路场景复杂多变，真实的道路边界可能会存在缺口、交汇等相对复杂的场景，以典型的T形路口为例，通常其一侧为连续的道路边界，而另一侧存在一段一定长度的缺口，此外，当道路边界被车辆或者其它物体遮挡时，也可能导致识别出的道路边界存在缺失，因此，仅通过整体的曲线方程难以有效描述真实的道路边界，进而可能会引起后续功能的误判，影响自动驾驶功能的安全性。

发明内容

本发明提供了一种道路边界检测方法、装置、设备及介质，能够对道路边界与道路缺口进行准确区分，有效提高道路边界检测的准确性。

根据本发明的一方面，提供了一种道路边界检测方法，包括：

实时获取ROI内的道路边界点云数据，并根据所述道路边界点云数据，确定ROI内预先划分的各栅格的高度；

根据ROI区域内各栅格的高度以及各栅格所属的左侧或者右侧区域，分别确定车辆左侧与右侧分别对应的道路边界点集，并根据所述道路边界点集，生成车辆左侧与右侧分别对应的道路完整曲线方程以及道路有效曲线方程；其中，所述道路有效曲线方程由车辆左侧或者右侧是否存在道路缺口确定；

根据指定时间段内各历史更新的道路有效曲线方程确定内点点集，并根据所述道路完整曲线方程和/或道路有效曲线方程，在所述内点点集中确定多个有效内点；

将所述有效内点添加至所述道路边界点集中，并根据添加了有效内点后的道路边界点集，更新道路有效曲线方程，生成道路边界检测结果。

根据本发明的另一方面，提供了一种道路边界检测装置，包括：

栅格高度获取模块，用于实时获取ROI内的道路边界点云数据，并根据所述道路边界点云数据，确定ROI内预先划分的各栅格的高度；

曲线方程生成模块，用于根据ROI区域内各栅格的高度以及各栅格所属的左侧或者右侧区域，分别确定车辆左侧与右侧分别对应的道路边界点集，并根据所述道路边界点集，生成车辆左侧与右侧分别对应的道路完整曲线方程以及道路有效曲线方程；其中，所述道路有效曲线方程由车辆左侧或者右侧是否存在道路缺口确定；

有效内点确定模块，用于根据指定时间段内各历史更新的道路有效曲线方程确定内点点集，并根据所述道路完整曲线方程和/或道路有效曲线方程，在所述内点点集中确定多个有效内点；

道路边界检测结果生成模块，用于将所述有效内点添加至所述道路边界点集中，并根据添加了有效内点后的道路边界点集，更新道路有效曲线方程，生成道路边界检测结果。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的道路边界检测方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的道路边界检测方法。

本发明实施例的技术方案，通过获取ROI内的道路边界点云数据，确定ROI内预先划分的各栅格的高度，根据ROI区域内各栅格的高度以及各栅格所属的左侧或者右侧区域，分别确定车辆左侧与右侧分别对应的道路边界点集，进而根据道路边界点集生成车辆左侧与右侧分别对应的道路完整曲线方程以及道路有效曲线方程，再根据历史更新的道路有效曲线方程获取内点点集，并在内点点集中确定有效内点，并根据有效内点更新道路有效曲线方程，从而生成道路边界检测结果的方式，能够筛除掉障碍物以及特殊路段对道路边界检测的影响，解决了现有技术中仅对激光雷达采集的点云进行拟合，从而导致的道路边界检测结果不准确的问题，同时，根据有效内点更新道路有效边界曲线，能够解决某一时刻下采集数据受周围环境影响的问题，降低了道路缺口尺寸误差，能够有效提高道路边界检测的准确性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种道路边界检测方法的流程图；

图2是根据本发明实施例提供的一种车辆感兴趣区域的示意图；

图3是根据本发明实施例二提供的另一种道路边界检测方法的流程图；

图4是根据本发明实施例三提供的一种道路边界检测装置的结构示意图；

图5是实现本发明实施例的道路边界检测方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，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”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“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，包含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清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种道路边界检测方法的流程图，本实施例可适用于精准区分正常道路边界以及道路边界缺口的情况，该方法可以由道路边界检测装置来执行，该道路边界检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，并一般可配置于车机或自动驾驶系统的处理器中。如图1所示，该方法包括：

S110、实时获取ROI内的道路边界点云数据，并根据所述道路边界点云数据，确定ROI内预先划分的各栅格的高度。

可选的，点云数据可由车辆搭载的激光雷达实时采集，道路边界点云数据可以指能够表征道路边界的点云数据。

可选的，ROI(Region of Interest，感兴趣区域)可以为一个预设的区域，可以为车辆周边指定范围内的一个区域，一般的，感兴趣区域会小于激光雷达可采集的最大区域，ROI可以根据当前车辆坐标系确定。

图2为一种可选的车辆感兴趣区域的示意图。如图2所示，xoy为车辆坐标系，坐标系原点o可以为车辆质心或车辆中心，x轴可以指向车头朝向方向，y轴可以指向与车头垂直的方向，阴影区域为车辆的感兴趣区域。

可选的，在激光雷达获取到当前时刻的点云数据之后，可根据预先划分的ROI筛选出ROI内的点云数据，进而过滤掉ROI内属于干扰物体的点云数据，仅保留能够表征道路边界的点云数据，并将能够表征道路边界的点云数据进行降采样处理，进而生成道路边界点云数据。

可选的，可以根据预先确定的栅格划分规则，将ROI划分多个栅格。如图2所示，在阴影区域所示的ROI中，白色线条划分的各栅格即为ROI内预先划分的栅格。

可选的，在确定ROI内的各栅格之后，可以将道路边界点云数据划分为各个栅格内的点云数据，进而将各栅格内明显不属于道路边界的点云删除，并在剩余的点云中确定高度最高的点云，将其高度作为栅格高度，从而确定ROI内预先划分的各栅格的高度。

S120、根据ROI区域内各栅格的高度以及各栅格所属的左侧或者右侧区域，分别确定车辆左侧与右侧分别对应的道路边界点集，并根据所述道路边界点集，生成车辆左侧与右侧分别对应的道路完整曲线方程以及道路有效曲线方程。

其中，所述道路有效曲线方程由车辆左侧或者右侧是否存在道路缺口确定。

其中，在据ROI区域内各栅格的高度以及各栅格所属的左侧或者右侧区域，分别确定车辆左侧与右侧分别对应的道路边界点集之前，还可以包括：

获取车辆的运动数据，根据所述运动数据计算得到车辆当前位置；

根据车辆在指定时间段内的历史位置以及车辆当前位置，计算得到车辆的运动轨迹方程，并根据所述运动轨迹方程确定车辆的运动轨迹；

将所述运动轨迹所经过的栅格确定为中间栅格，并将ROI中位于中间栅格左侧的各栅格划分为左侧区域，将位于中间栅格右侧的各栅格划分为右侧区域。

可选的，车辆的运动数据可以包括车辆在上一数据采集时刻的线速度、横摆角速度、车辆位置以及每次运动数据采集的时间间隔。

可选的，可以根据公式计算车辆从上一数据采集时刻到本次数据采集时刻的在横坐标上的位置变量Δp_x，根据公式计算车辆从上一数据采集时刻到本次数据采集时刻的在纵坐标上的位置变量Δp_y，其中，v_k为上一数据采集时刻的线速度，ω_k为上一数据采集时刻的横摆角速度，T表示每次运动数据采集的时间间隔。

进一步的，在确定车辆的位置变量之后，根据上一数据采集时刻的车辆位置以及车辆的位置变量，可计算得到车辆当前位置。

可选的，指定时间段一般可以为一个较小的时间段，可以根据车速确定指定时间段，例如，当车速为20km/h时，指定时间段可以为5秒，当车速为80km/h时，指定时间段可以为2秒，但此处仅进行举例说明，并不对指定时间段的具体选取方式进行限定。

可选的，历史位置可以指指定时间段内各数据采集时刻的车辆位置，根据各历史位置以及车辆当前位置，可以对车辆各位置进行拟合，生成车辆的运动轨迹方程，进而根据运动轨迹方程的曲线确定车辆的运动轨迹。如图2所示的例子中，虚线部分即可代表车辆的运动轨迹。

可以理解的是，栅格的尺寸一般远小于车身尺寸，因此，在确定车辆轨迹所经过的中间栅格之后，无需对中间栅格的点云数据进行处理，道路边界一般是位于车辆左右两侧的。

可选的，在划分车辆左侧区域以及右侧区域之后，可从中间栅格开始分别对左右两侧进行搜索，逐个比对两个相邻栅格之间的高度差，当高度差高于一定值时，其可能存在路沿、栅栏等道路边界，则相邻栅格中较高的栅格可能落在道路边界上，该栅格中高度最高的点可作为一个道路边界点，并且，在确定道路边界点所在的栅格之后，停止对该栅格外侧的栅格继续进行高度差比对。

进一步的，可以将属于左侧区域的各道路边界点组合生成与车辆左侧对应的道路边界点集，将属于右侧区域的各道路边界点组合生成与车辆右侧对应的道路边界点集。

可选的，在获取道路边界点集之后，可以对左侧区域与右侧区域分别对应的道路边界点集进行拟合，获取车辆左侧与右侧各自的道路完整曲线方程。

可选的，在获取道路边界点集之后，还可以分别计算各道路边界点集中各相邻道路边界点的距离差，也即，计算道路边界点集中两两距离最近的道路边界点之间的距离差，当两个道路边界点之间的距离差大于一定值时，可确定这两个道路边界点之间存在缺口，此时，这两个道路边界点可作为缺口两侧的端点。

可选的，对于单侧道路，可能存在多个缺口，可能存在一个缺口，也可能不存在缺口，当单侧道路存在至少一个缺口时，道路有效曲线方程中可以包括多个道路分段曲线方程，当单侧道路不存在缺口时，道路有效曲线方程即为道路完整曲线方程。

可选的，当道路存在缺口时，可以通过各缺口将该车辆侧的道路边界点集划分为多个子集，并对每个子集中的道路边界点进行拟合，生成道路分段曲线方程。

S130、根据指定时间段内各历史更新的道路有效曲线方程确定内点点集，并根据所述道路完整曲线方程和/或道路有效曲线方程，在所述内点点集中确定多个有效内点。

可选的，指定时间段内各历史更新的道路有效曲线方程可以指历史时刻中道路边界检测最终确定的道路有效曲线，可以理解的是，步骤S120中生成的道路有效曲线为初步生成的道路有效曲线，通过某一时刻确定的道路有效曲线很可能无法反应真实、完整的道路情况，因此，可以通过历史已确认的道路有效曲线进行更新，从而将更新后的道路有效曲线方程作为最终确定的道路有效曲线。

可选的，可以根据各历史更新的道路有效曲线以及用于更新各道路有效曲线的道路边界点集，确定各历史更新的道路有效曲线的内点。

可选的，若道路边界点集中的道路边界点与道路有效曲线之间的距离小于一定值，则该道路边界点则可作为道路有效曲线的一个内点。

可选的，内点点集中可以包括各历史更新的道路有效曲线方程的全部内点，内点点集也可划分为车辆左侧内点点集以及车辆右侧内点点集。

可选的，在确定内点点集之后，可以将内点点集中的各内点与道路完整曲线方程和/或道路有效曲线方程进行比对，当车辆目标侧不存在道路缺口时，仅需比较车辆目标侧的各内点与道路完整曲线方程即可，若内点落在了道路完整曲线方程的内点范围内，则将该内点确定为有效内点；当车辆目标侧存在缺口时，需要分别比对内点与道路完整曲线方程以及道路有效曲线方程，若内点落在了道路完整曲线方程或道路有效曲线方程的内点范围内，则将该内点确定为有效内点。

S140、将有效内点添加至所述道路边界点集中，并根据添加了有效内点后的道路边界点集，更新道路有效曲线方程，生成道路边界检测结果。

可选的，可以将有效内点添加至与该有效内点所在目标车辆侧相匹配的道路边界点集中，并根据更新后的目标车辆侧的道路边界点集，重新拟合生成目标车辆侧的道路有效曲线方程，并根据重新生成的道路有效曲线方程，更新步骤S120中生成的道路有效曲线方程。

可选的，在获取更新后的道路有效曲线方程之后，若道路有效曲线方程为道路完整曲线方程，则可输出与该道路完整曲线方程相匹配的曲线作为道路边界；若道路有效曲线方程为道路分段曲线方程，则将各分段曲线作为道路边界，各道路边界之间的缺口即为道路缺口。

实施例二

图3为本发明实施例二提供的一种道路边界检测方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，具体说明了道路边界检测方法。如图3所示，该方法包括：

S210、在实时获取的ROI内的初始点云数据中删除各干扰物体的点云数据，并对剩余的初始点云数据进行降采样处理，生成ROI内的道路边界点云数据。

可选的，初始点云数据可以指激光雷达获取的点云数据中属于ROI内的各点云数据，也即，初始点云数据可以包括车辆ROI内的全部点云数据。

可选的，干扰物体可以包括行人、车辆以及障碍物等能够与道路边界进行明显区分的物体。

可选的，对剩余的初始点云数据进行降采样处理的好处在于：本申请的主要目的是为了拟合道路边界相关的曲线，从而根据曲线情况确定道路边界，而曲线拟合无需大量的点云数据，仅需要具有普适性或代表性的点云即可，因此，进行降采样能够有效提高计算速度，满足车辆行车时实时获取道路边界检测结果的需求。

S220、将道路边界点云数据按照预先划分的栅格进行划分，分别获取每个栅格的点云数据。

S230、将各栅格的点云数据中超过第一预设阈值的点云进行过滤，并将过滤后各栅格内最高点云的高度值作为各栅格的高度。

可选的，第一预设阈值可以用于筛选出各栅格中明显不属于道路边界的点云数据。

可以理解的是，通过对干扰物体点云数据的筛选删除可以实现对已知的形状较为固定的障碍物进行删除，但在实际的道路场景中，对于高架桥、隧道等情况，高架桥与隧道的悬空部分可能也会采集到点云数据，进而导致各栅格的点云数据中可能会存在一些高度较高的点云，但这些点云并不能代表道路边界，因此，可将高度大于第一预设阈值的点云进行过滤，仅保留各栅格中确定为道路边界的点云。

S240、从各中间栅格开始，分别计算左侧区域以及右侧区域中各相邻栅格的高度差，并当确定目标相邻栅格的高度差大于第二预设阈值时，在目标相邻栅格的外侧栅格中确定道路边界点，停止与外侧栅格相关的高度差计算。

可选的，第二预设阈值可以用于确定各栅格是否能作为道路边界，若目标相邻栅格的高度差大于第二预设阈值，则目标栅格中高度更高的栅格即可作为道路边界，该栅格中高度最高的点可作为道路边界点。

可以理解的是，从中间栅格向外搜索各相邻栅格的高度差，是因为车辆行驶在道路上之后，道路边界一般都是在车辆外侧的，因此，目标相邻栅格的外侧栅格也就是目标相邻栅格中高度更高的栅格。

S250、分别汇总左侧区域以及右侧区域中各道路边界点，确定车辆左侧与右侧分别对应的道路边界点集。

S260、分别对与车辆左侧对应的道路边界点集以及与车辆右侧对应的道路边界点集进行拟合，生成车辆左侧与右侧分别对应的道路完整曲线方程。

S270、判断车辆左侧与右侧是否存在道路缺口，对于存在道路缺口的车辆侧，则生成与该车辆侧对应的道路分段曲线方程，并将所述道路分段曲线方程作为该车辆侧的道路有效曲线方程；对于不存在道路缺口的车辆侧，则将与该车辆侧对应的道路完整曲线方程作为道路有效曲线方程。

其中，判断车辆左侧与右侧是否存在道路缺口，对于存在道路缺口的车辆侧，则生成与该车辆侧对应的道路分段曲线方程，可以包括：

分别计算各道路边界点集中各相邻道路边界点之间的距离，当目标相邻道路边界点之间的距离大于第三预设阈值时，确定目标相邻道路边界点之间存在道路缺口；

根据确定的各道路缺口，对存在道路缺口的车辆侧的道路边界点集进行拆分，生成多个边界子点集；

对存在道路缺口的车辆侧的各边界子点集进行拟合，生成该车辆侧对应的道路分段曲线方程。

可选的，第三预设阈值可以用于确定道路是否存在缺口，当道路边界点集中目标相邻道路边界点之间的距离大于第三预设阈值时，可确定目标相邻道路边界点之间存在道路缺口。

S280、获取指定时间段内各历史更新的道路有效曲线方程的多个内点，并将各内点转换至当前车辆坐标系下，组合构成内点点集。

S290、计算内点点集中位于车辆目标侧的各内点分别与车辆目标侧道路完整曲线方程之间的第一距离和/或与车辆目标侧各道路有效曲线方程之间的第二距离。

S2100、当目标内点的第一距离或第二距离小于第四预设阈值时，将目标内点确定为车辆目标侧的有效内点。

可选的，第四预设阈值为预设的内点范围值，可以用于判断内点是否为有效内点。

S2110、将车辆目标侧的各有效内点添加至与车辆目标侧匹配的道路边界点集中，并根据添加了有效内点后的道路边界点集，更新车辆目标侧的道路有效曲线方程。

这样设置的好处在于：若道路存在缺口，仅通过单次的点云数据拟合获取的道路有效边界曲线，可能会由于其他的环境因素造成偏差，对于道路缺口的识别无法保证准确性，因此，通过添加有效内点，可再次确定道路缺口的范围。

S2120、将更新后的各道路有效曲线方程所在曲线标记为有效道路边界，将各有效道路边界之间的缺口标记为道路边界缺口。

实施例三

图4为本发明实施例三提供的一种道路边界检测装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：栅格高度获取模块310、曲线方程生成模块320、有效内点确定模块330以及道路边界检测结果生成模块340。

栅格高度获取模块310，用于实时获取ROI内的道路边界点云数据，并根据所述道路边界点云数据，确定ROI内预先划分的各栅格的高度。

曲线方程生成模块320，用于根据ROI区域内各栅格的高度以及各栅格所属的左侧或者右侧区域，分别确定车辆左侧与右侧分别对应的道路边界点集，并根据所述道路边界点集，生成车辆左侧与右侧分别对应的道路完整曲线方程以及道路有效曲线方程。

有效内点确定模块330，用于根据指定时间段内各历史更新的道路有效曲线方程确定内点点集，并根据所述道路完整曲线方程和/或道路有效曲线方程，在所述内点点集中确定多个有效内点。

道路边界检测结果生成模块340，用于将所述有效内点添加至所述道路边界点集中，并根据添加了有效内点后的道路边界点集，更新道路有效曲线方程，生成道路边界检测结果。

在上述各实施例的基础上，栅格高度获取模块310，可以具体用于：

在实时获取的ROI内的初始点云数据中删除各干扰物体的点云数据，并对剩余的初始点云数据进行降采样处理，生成ROI内的道路边界点云数据；

将所述道路边界点云数据按照预先划分的栅格进行划分，分别获取每个栅格的点云数据；

将各栅格的点云数据中超过第一预设阈值的点云进行过滤，并将过滤后各栅格内最高点云的高度值作为各栅格的高度。

在上述各实施例的基础上，还可以包括栅格划分模块，具体用于：

在上述各实施例的基础上，曲线方程生成模块320，可以包括：

高度差计算单元，用于从各中间栅格开始，分别计算左侧区域以及右侧区域中各相邻栅格的高度差，并当确定目标相邻栅格的高度差大于第二预设阈值时，在目标相邻栅格的外侧栅格中确定道路边界点，停止与所述外侧栅格相关的高度差计算；

道路边界点集确定单元，用于分别汇总左侧区域以及右侧区域中各道路边界点，确定车辆左侧与右侧分别对应的道路边界点集；

完整曲线方程生成单元，用于分别对与车辆左侧对应的道路边界点集以及与车辆右侧对应的道路边界点集进行拟合，生成车辆左侧与右侧分别对应的道路完整曲线方程；

道路有效曲线方程生成单元，用于判断车辆左侧与右侧是否存在道路缺口，对于存在道路缺口的车辆侧，则生成与该车辆侧对应的道路分段曲线方程，并将所述道路分段曲线方程作为该车辆侧的道路有效曲线方程；对于不存在道路缺口的车辆侧，则将与该车辆侧对应的道路完整曲线方程作为道路有效曲线方程。

在上述各实施例的基础上，道路有效曲线方程生成单元，可以具体用于：

在上述各实施例的基础上，有效内点确定模块330，可以具体用于：

获取指定时间段内各历史更新的道路有效曲线方程的多个内点，并将各内点转换至当前车辆坐标系下，组合构成内点点集；

计算内点点集中位于车辆目标侧的各内点分别与车辆目标侧道路完整曲线方程之间的第一距离和/或与车辆目标侧各道路有效曲线方程之间的第二距离；

当目标内点的第一距离或第二距离小于第四预设阈值时，将目标内点确定为车辆目标侧的有效内点。

在上述各实施例的基础上，道路边界检测结果生成模块340，可以具体用于：

将车辆目标侧的各有效内点添加至与车辆目标侧匹配的道路边界点集中，并根据添加了有效内点后的道路边界点集，更新车辆目标侧的道路有效曲线方程；

将更新后的各道路有效曲线方程所在曲线标记为有效道路边界，将各有效道路边界之间的缺口标记为道路边界缺口。

本发明实施例所提供的道路边界检测装置可执行本发明任意实施例所提供的道路边界检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图5示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图5所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如如本发明实施例所述的道路边界检测方法。也即：

在一些实施例中，道路边界检测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的道路边界检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行道路边界检测方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims

1.一种道路边界检测方法，其特征在于，包括：

实时获取感兴趣区域ROI内的道路边界点云数据，并根据所述道路边界点云数据，确定ROI内预先划分的各栅格的高度；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，实时获取ROI内的道路边界点云数据，并根据所述道路边界点云数据，确定ROI内预先划分的各栅格的高度，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在据ROI区域内各栅格的高度以及各栅格所属的左侧或者右侧区域，分别确定车辆左侧与右侧分别对应的道路边界点集之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据ROI区域内各栅格的高度以及各栅格所属的左侧或者右侧区域，分别确定车辆左侧与右侧分别对应的道路边界点集，并根据所述道路边界点集，生成车辆左侧与右侧分别对应的道路完整曲线方程以及道路分段曲线方程，包括：

从各中间栅格开始，分别计算左侧区域以及右侧区域中各相邻栅格的高度差，并当确定目标相邻栅格的高度差大于第二预设阈值时，在目标相邻栅格的外侧栅格中确定道路边界点，停止与所述外侧栅格相关的高度差计算；

分别汇总左侧区域以及右侧区域中各道路边界点，确定车辆左侧与右侧分别对应的道路边界点集；

分别对与车辆左侧对应的道路边界点集以及与车辆右侧对应的道路边界点集进行拟合，生成车辆左侧与右侧分别对应的道路完整曲线方程；

判断车辆左侧与右侧是否存在道路缺口，对于存在道路缺口的车辆侧，则生成与该车辆侧对应的道路分段曲线方程，并将所述道路分段曲线方程作为该车辆侧的道路有效曲线方程；对于不存在道路缺口的车辆侧，则将与该车辆侧对应的道路完整曲线方程作为道路有效曲线方程。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，判断车辆左侧与右侧是否存在道路缺口，对于存在道路缺口的车辆侧，则生成与该车辆侧对应的道路分段曲线方程，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据指定时间段内各历史更新的道路有效曲线方程确定内点点集，并根据所述道路完整曲线方程和/或道路有效曲线方程，在所述内点点集中确定多个有效内点，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将所述有效内点添加至所述道路边界点集中，并根据添加了有效内点后的道路边界点集，更新道路有效曲线方程，生成道路边界检测结果，包括：

8.一种道路边界检测装置，其特征在于，包括：

栅格高度获取模块，用于实时获取感兴趣区域ROI内的道路边界点云数据，并根据所述道路边界点云数据，确定ROI内预先划分的各栅格的高度；

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明权利要求1-7中任一项所述的道路边界检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的道路边界检测方法。