一种本车后方目标车辆的车道划分方法及存储介质与流程

1.本发明属于自动驾驶技术领域，更具体涉及一种本车后方目标车辆的车道划分方法及存储介质。


背景技术：

2.自动驾驶系统对本车周围的环境，如车道线、目标车辆有很大依赖性，必须准确识别目标车的位置才能有效避免碰撞，保证车辆与乘客的安全。很多自动驾驶功能都需要对目标车辆进行准确的车道定位，如自动换道系统(alc)是一种由驾驶员或系统触发，确认目标车道无危险车辆后自动控制方向盘，实现向目标车道换道的功能，如果错误地将目标车道上的车辆划分到了其他车道内，则极有可能导致严重的交通事故，因此准确判断目标车辆所属车道，对于提高自动驾驶功能的安全性有非常重要的影响。
3.当前自动驾驶系统对本车前方车辆的车道划分有着较好的处理效果，但是对后方车辆无很好的处理方案。如我国专利cn202110065925.4公开了一种车辆前导车确定方法、装置及计算机设备，其中，该方法包括：获取目标车辆行驶前方的每一个车辆的属性信息以及每一条车道线的属性信息；将目标车辆行驶前方的每一个车辆的属性信息以及每一条车道线的属性信息输入到预设机器学习模型中，得到目标车辆的第一前导车信息；根据目标车辆行驶前方的每一个车辆的属性信息以及每一条车道线的属性信息计算得到目标车辆行驶前方的每一个车辆所属车道信息，并根据目标车辆行驶前方的每一个车辆所属车道信息确定目标车辆的第二前导车信息；根据第一前导车信息以及第二前导车信息，确定目标车辆的前导车。通过实施该发明，极大提高了前导车确定准确性，提升自动驾驶系统的可靠性。但是其主要受到以下条件的约束：
4.1)自动驾驶车辆的主要传感器配置为单前视摄像头 前毫米波雷达 后角雷达，在无后视摄像头的情况下缺乏后方车道线信息，而增加后视摄像头则会大大提高系统成本；
5.2)若使用前方车道线信息来拟合后方车道线，则直道时会有较好性能，但弯道时会给出错误的后方车道线信息，进而导致错误判断目标所属车道，如图3所示；
6.3)有些车辆距离车道线较近行驶，而传感器对目标的横向距离识别不够稳定，会导致判断目标所属的车道信息反复跳变，影响自动驾驶功能的稳定性。


技术实现要素：

7.为解决上述问题，本发明提供了一种本车后方目标车辆的车道划分方法及存储介质，从而提高自动驾驶系统的控制安全性，减少对后方车辆的误判漏判导致的撞车风险。
8.为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是这样的：一种本车后方目标车辆的车道划分方法，包括以下步骤，
9.s1、构建本车后方车道线的曲率队列，获取本车后方车道线信息；
10.s2、获取本车后方目标车辆质心的位置信息；
11.s3、根据所述车道线信息和位置信息，获取目标车辆与车道线的位置关系；
12.s4、根据所述位置关系获取目标车辆在车道线两侧车道中的压线量，根据该压线量获取目标车辆在各车道中的占比，根据该占比将目标车辆划分至对应车道。
13.作为优化，所述曲率队列的构建，包括，通过本车前视摄像头周期性的采集本车驶过的车道曲率并存储，当本车运动第一预设距离后，将存储的所有车道曲率取均值，以一个队列片段的方式写入曲率队列中，将本车运动第二预设距离中的所有队列片段依次排列形成所述曲率队列，新写入的队列片段由曲率队列的前端写入，并踢出曲率队列尾端的队列片段。
14.作为优化，所述第一预设距离为1m，第二预设距离为100m。
15.作为优化，根据曲率队列通过最小二乘法获取本车后方车道线信息，所述车道线信息包括车道线的曲率和曲率变化率。
16.作为优化，步骤s3中，根据车道线方程获取目标车辆与车道线的位置关系，所述车道线方程如下，
[0017][0018]
式中，x为目标车辆质心的纵向位置，y为对应于x的车道线横向位置，c0为车道线的曲率，c1为车道线的曲率变化率，为目标车辆的航向角，x0为坐标原点处车道线的横向距离。
[0019]
作为优化，步骤s4中，目标车辆在车道线两侧车道中的压线量根据下式计算：
[0020][0021][0022]
对应的，目标车辆在各车道中的占比，根据下式计算：
[0023][0024][0025]
式中，w为目标车辆的车宽，d2为目标车辆质心与车道线的横向距离，为目标车辆的航向角。
[0026]
作为优化，当目标车辆在车道中的占比大于等于60％时，将目标车辆划分至该车道中。
[0027]
作为优化，步骤s2中，通过本车车载传感器识别到的以目标车辆尾部中心为坐标的位置信息经坐标变换至以目标车辆质心为坐标获取目标车辆质心的位置信息。
[0028]
作为优化，步骤s2还包括根据目标车辆的横向速度对目标车辆质心的位置信息做短时域预测。
[0029]
一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序被处理器运行时，执行所述的本车后方目标车辆的车道划分方法的步骤。
[0030]
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
[0031]
本发明的目的是在不增加传感器的前提条件下，解决本车后方车辆的车道划分不准的问题，帮助自动驾驶功能对目标有更好的识别，通过设计曲率队列，用于存储本车行驶过的道路曲率，并且在本车行驶过程中不断更新队列，从而得到原本传感器看不到的本车后方车道线信息；将目标位置信息由尾部中心转换到目标质心，且根据目标横向速度对目标位置做短时域预测；根据本车后方车道线信息，求出目标位置处各车道线的横向位置；结合目标位置、车道线位置，求出目标的压线量，来得到各车道的目标占比，从而将目标车划分到相应车道内。
[0032]
本发明通过存储本车行驶过的道路曲率，用于拟合原本未知的本车后方车道线方程，可以无需安装额外传感器，极大节约系统成本。判断目标所属车道前对目标车做短时域预测，这样可以对目标的换道行为提前判断，使系统更加灵活高效；划分目标车所属车道时，考虑到目标可能压线行驶造成的结果不稳定，做出鲁棒性设计，可以提高整个系统性能的稳定性，使得后方车辆的车道划分更加准确。
附图说明
[0033]
图1为本发明的流程图；
[0034]
图2为本发明的曲率队列示意图；
[0035]
图3为本发明的目标车辆识别位置与质心位置示意图；
[0036]
图4为本发明的目标车辆在每个车道占比示意图。
具体实施方式
[0037]
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明。
[0038]
实施例：参见图1-图4，
[0039]
一种本车后方目标车辆的车道划分方法，包括以下步骤，
[0040]
s1、构建本车后方车道线的曲率队列，获取本车后方车道线信息；所述曲率队列的构建，包括，通过本车前视摄像头周期性的采集本车驶过的车道曲率并存储，当本车运动第一预设距离后，将存储的所有车道曲率取均值，以一个队列片段的方式写入曲率队列中，将本车运动第二预设距离中的所有队列片段依次排列形成所述曲率队列，新写入的队列片段由曲率队列的前端写入，并踢出曲率队列尾端的队列片段。所述第一预设距离为1m，第二预设距离为100m。具体的，当本车静止时，曲率队列全部清0，当本车运动时，每个运行周期都将前视摄像头采集到的车道线曲率存储下来，当累计运动超过1m时，将全部存储的曲率取均值，并写入曲率队列内，将最老的曲率踢出队列，始终保持曲率队列由过去100m纵向距离构成；
[0041]
得到曲率队列后，则可以理解为有了一系列(x,curve)组成的点迹，通过最小二乘法可以得到一条曲线，使其与实际数据间的误差平方和最小，最小二乘法一般形式为：
[0042][0043]
求解：
[0044]
[0045]
这里的方程为：
[0046]
f(x)＝c1x c0ꢀꢀꢀ
(8)
[0047]
式中，c0为曲率，c1为曲率变化率。
[0048]
s2、获取本车后方目标车辆质心的位置信息；通过本车车载传感器识别到的以目标车辆尾部中心为坐标的位置信息经坐标变换至以目标车辆质心为坐标获取目标车辆质心的位置信息。根据目标车辆的横向速度对目标车辆质心的位置信息做短时域预测。具体的，传感器识别到的目标位置一般为目标的尾部中心，需要将其转换到目标质心位置：
[0049]
d1：目标识别到的横向距离；
[0050]
d2：目标质心位置横向距离；
[0051]
l1：目标识别到的纵向距离；
[0052]
l2：目标质心位置纵向距离；
[0053]
l：目标车长；
[0054]
w：目标车宽；
[0055]
heading：目标航向角；
[0056]
d2＝d1 l*sin(heading)/2；
[0057]
l2＝l1 l*cos(heading)/2；
[0058]
短时域预测:d
′2＝d2 speed*time。
[0059]
s3、根据所述车道线信息和位置信息，获取目标车辆与车道线的位置关系；根据车道线方程获取目标车辆与车道线的位置关系，所述车道线方程如下，
[0060][0061]
式中，x为目标车辆质心的纵向位置，y为对应于x的车道线横向位置，c0为车道线的曲率，c1为车道线的曲率变化率，为目标车辆的航向角，x0为坐标原点处车道线的横向距离。
[0062]
s4、根据所述位置关系获取目标车辆在车道线两侧车道中的压线量，根据该压线量获取目标车辆在各车道中的占比，根据该占比将目标车辆划分至对应车道。目标车辆在车道线两侧车道中的压线量根据下式计算：
[0063][0064][0065]
对应的，目标车辆在各车道中的占比，根据下式计算：
[0066][0067][0068]
式中，w为目标车辆的车宽，d2为目标车辆质心与车道线的横向距离，为目标车辆
的航向角。
[0069]
当目标压线行驶时，很容易出现目标车道划分不稳定的情况，导致目标在两个车道间来回跳变，因此需要对目标的车道占比做防跳变的冗余保护：只有当目标车辆在车道的占比量高于60％时，才会将目标划分到该车道上。
[0070]
一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序被处理器运行时，执行所述的本车后方目标车辆的车道划分方法的步骤。
[0071]
本发明的目的是在不增加传感器的前提条件下，解决本车后方车辆的车道划分不准的问题，帮助自动驾驶功能对目标有更好的识别，通过设计曲率队列，用于存储本车行驶过的道路曲率，并且在本车行驶过程中不断更新队列，从而得到原本传感器看不到的本车后方车道线信息；将目标位置信息由尾部中心转换到目标质心，且根据目标横向速度对目标位置做短时域预测；根据本车后方车道线信息，求出目标位置处各车道线的横向位置；结合目标位置、车道线位置，求出目标的压线量，来得到各车道的目标占比，从而将目标车划分到相应车道内。
[0072]
本发明通过存储本车行驶过的道路曲率，用于拟合原本未知的本车后方车道线方程，可以无需安装额外传感器，极大节约系统成本。判断目标所属车道前对目标车做短时域预测，这样可以对目标的换道行为提前判断，使系统更加灵活高效；划分目标车所属车道时，考虑到目标可能压线行驶造成的结果不稳定，做出鲁棒性设计，可以提高整个系统性能的稳定性，使得后方车辆的车道划分更加准确。
[0073]
最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。