一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法与流程

本发明属于智能驾驶系统，具体涉及一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法。

背景技术：

1、智能驾驶系统主要包括主动安全与行车辅助技术，后者通过对汽车的横向运动、纵向运动、或横纵向运动进行控制，为驾驶员提供一种更舒适的驾驶方式，缓解驾驶者的疲劳感。目前，上市车型的智能驾驶配置主要搭载l2级辅助驾驶，主要覆盖的功能包括自适应巡航控制(adaptive cruise control，acc)、车道保持辅助(lane keeping assist，lka)、集成巡航辅助(integrated cruise assist，ica)、交通拥堵辅助(traffic jam assist，tja)等。

2、其中，lka、tja、ica功能通过安装在车辆前风挡玻璃正上方的智能前视摄像头单元进行实现。当车辆行驶在满足功能激活条件的道路时，智能前视摄像头单元识别本车前方道路的车道信息，并实时计算本车在当前车道中的横向位置，当本车偏离道路中心线时，通过电子助力转向系统对车辆进行横向控制，辅助驾驶员将本车控制在当前车道内。

3、智能驾驶系统通过智能前视摄像头作为传感器感知环境信息，在高速公路、城市快速路等道路条件下，由于该路况多为直道及曲率较大的弯道，系统对车道线识别良好，可准确计算本车在当前车道的位置信息，并控制车辆在本车道内行驶。但是在分叉道路(本发明主要解决一分二车道场景)工况下，双侧车道线会有一侧的车道线短暂丢失，此时系统会基于前几帧的数据进行车道线预测，以预测的车道线为基准进行车道保持控制。目前，车道线预测方法主要基于摄像头先验数据进行，系统预测的车道往往不满足驾驶员的实际驾驶意图，此时系统会选择错误的车道进行车辆控制，或出现方向盘左右异常控制现象，给驾驶员造成不便。为解决上述问题，本发明提出一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，通过融合系统预测的车道线与车辆运动状态，在分叉车道路场景下，提高系统车道选择的正确性。

技术实现思路

1、针对现有技术在分叉道路场景下车道线识别不准确，导致智能驾驶车辆车道选择错误或方向盘左右异常控制的问题，本发明提出一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，通过融合系统预测的车道线与车辆运动状态，提高系统在分叉道路场景下(一分二车道)车道选择的正确性。

2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

3、一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，包括以下步骤：

4、步骤一、安装智能前视摄像头作为目标感知识别与规划决策的控制单元；

5、步骤二、智能驾驶系统进行车道线识别及预测：

6、2.1)车道识别及车道保持；

7、2.2)分叉道路场景下的丢失车道线预测；

8、步骤三、车辆运动轨迹计算；

9、步骤四，通过融合车道线预测信息与车辆运动轨迹，在分叉道路场景下，进行行驶车辆的道路选择。

10、进一步地，所述步骤一中，智能前视摄像头安装于车辆前风挡玻璃正上方，保证摄像头的视场角能最大覆盖前方视野区域。

11、进一步地，所述步骤2.1)包括：

12、当智能驾驶系统的lka、ica、tja中的任何一个功能激活时，智能前视摄像头实时进行车道线识别，并基于当前车辆在本车道的位置，对车辆进行横向控制，使本车始终行驶在当前车道中。

13、进一步地，所述步骤2.2)包括：

14、当行驶到分叉道路场景时，车辆内侧车道线会短暂丢失，此时智能驾驶系统以历史车道线识别数据为先验信息对消失侧车道线进行预测。

15、进一步地，所述步骤2.2)预测的车道线为：

16、y(t)＝a+b*x(t)+c*x(t)2+d*x(t)3

17、其中，a、b、c、d分别为零阶、一阶、二阶、三阶系数，是系统预测值；y(t)为系统预测的车道线信息。

18、进一步地，所述步骤三包括：

19、基于车辆运动学模型进行本车的轨迹预测，本车在t时刻的状态向量为：

20、h(t)＝[x(t),y(t),θyaw(t),v(t),a(t),w(t)]t

21、其中，θyaw为车辆的航向角；v为车辆的速度；a为车辆的加速度；w为车辆的横摆角速度；

22、根据轨迹预测模型，预测轨迹线为：

23、ta(t)＝g(h(t))

24、进一步地，所述步骤四包括：

25、4.1)计算当前时刻t下系统预测车道线的斜率：

26、

27、则与y轴的夹角为：

28、αy(t)＝arctan(α(t))

29、4.2)计算当前时刻t下预测车辆轨迹线的斜率：

30、

31、则与y轴的夹角为：

32、βy(t)＝arctan(β(t))

33、4.3)通过对比αy(t)与βy(t)的差值，即：

34、c(t)＝αy(t)-βy(t)

35、4.4)判断分叉道路场景，针对车道向左分叉的道路场景，进行步骤4.5)；针对车道向右分叉的场景，进行步骤4.6)；

36、4.5)针对车道向左分叉的道路场景进行行驶车辆的车道选择；

37、4.6)针对车道向右分叉的道路场景进行行驶车辆的车道选择。

38、进一步地，所述步骤4.5)包括：

39、针对车道向左分叉的道路场景，当或时，此时智能驾驶系统以识别的右侧车道线和预测的车道线作为横向控制的车道线约束，将本车控制在右侧车道内行驶；

40、当时，由于车道轨迹线偏向左侧，智能驾驶系统判断车辆行驶意图更偏向左侧车道，此时，以识别的左侧车道进行单车道线控制，控制车辆行驶在左侧车道中；

41、其中，为与车速相关的标定量。

42、进一步地，所述步骤4.6)包括：

43、针对车道向右分叉的道路场景，当或时，此时智能驾驶系统以识别的左侧车道线和预测车道线作为横向控制的车道线约束，将本车控制在左侧车道内行驶；

44、当时，由于车道轨迹线偏向右侧，智能驾驶系统判断车辆行驶意图更偏向右侧车道，此时，以识别的右车道进行单车道线控制，控制车辆行驶在右侧车道中；

45、其中，为与车速相关的标定量。

46、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

47、1)相比仅基于图像数据的车道线识别，通过融合车辆的运动轨迹信息，对分叉路口场景下车道选择更准确，更符合驾驶员的行驶意图；

48、2)通过引入车辆运动轨迹作为车道选择的判断信息，在分叉道路场景下车道选择更稳定，有效避免方向盘左右控制异常问题。

技术特征：

1.一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，其特征在于，所述步骤一中，智能前视摄像头安装于车辆前风挡玻璃正上方，保证摄像头的视场角能最大覆盖前方视野区域。

3.如权利要求1所述的一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，其特征在于，所述步骤2.1)包括：

4.如权利要求3所述的一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，其特征在于，所述步骤2.2)包括：

5.如权利要求4所述的一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，其特征在于，所述步骤2.2)预测的车道线为：

6.如权利要求5所述的一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，其特征在于，所述步骤三包括：

7.如权利要求6所述的一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，其特征在于，所述步骤四包括：

8.如权利要求7所述的一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，其特征在于，所述步骤4.5)包括：

9.如权利要求7所述的一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，其特征在于，所述步骤4.6)包括：

技术总结
本发明公开了一种智能驾驶系统分叉道路场景下车道识别优化方法，包括以下步骤：步骤一、安装智能前视摄像头作为目标感知识别与规划决策的控制单元；步骤二、智能驾驶系统进行车道线识别及预测：车道识别及车道保持；分叉道路场景下的丢失车道线预测；步骤三、车辆运动轨迹计算；步骤四，通过融合车道线预测信息与车辆运动轨迹，在分叉道路场景下，进行行驶车辆的道路选择。本发明能够提高系统在分叉道路场景下车道选择的正确性。

技术研发人员：张建刚,马文峰,王子军,王亮,李成浩,赵一,孙启越,杨媛媛,王瑞琳
受保护的技术使用者：一汽奔腾轿车有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15