CN116704458B 一种自动驾驶商用车横向定位方法 （江苏大学）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种自动驾驶商用车横向定的深度学习车道线检测为基础，使用Tukey加权斯采样最大似然求解得到的相机与采样地平面面的横向定位结果，最后利用尺度s恢复车辆在所带来的车道线检测误差以及由于车辆振动和2S2、利用完成相机内参矩阵以及安装角度标基于深度学习对图像进行车道线检测，获取并筛选当前车辆所在车道线上的点坐标；对所筛选出的当前车道线点坐标进行Tukey加权最小二乘的直线拟合，剔除误检测的车道对于当前车辆所在车道线上的坐标点，先按照坐标点到当前车辆的步骤(3)、对于步骤(2)中所有带权重根据拟合出的直线选取合适的起点与步长重新计算近场点的坐标，筛选出图像中的车道线坐标点后，在高斯球冠上进行归一化平面3找出最优平面法向量之后，在最优平面上计算步*；0为路段左右两侧车道线的真实距离；使用步骤S3中在最优平面内拟合得到的车道线方程，计算平面坐标系原点(0,0)与所7.根据权利要求1-6中任意一项权利要求所述的一种自动驾驶商用车横向定位方法，4道路是远远不够的这些系统必须被告知主车道在道路中的位置以及车辆在当前行驶车道下无法实现。而低成本的方案通常仅使用相机，利用传统方法如边缘检测+色彩阈值通过[0004]为了解决现有技术中存在的不足，本发明提出一种自动驾驶商用车横向定位方驶商用车高精度横向定位方法。该方法以高鲁棒性的深度学习车道线检测为基础，使用Tukey加权最小二乘法拟合得到的精确车道线，通过基于高斯采样最大似然求解得到的相利用尺度s恢复车辆在真实地平面的横向定位结果，有效减少传统方法所带来的车道线检5测误差以及由于车辆振动和地面凹凸不平导致的定位误差，实现高精度的自车道横向定[0019]步骤(3)、对于步骤(2)中所有带权重的点进行加权最小二乘拟合出一条新的直[0023]筛选出图像中的车道线坐标点后，在高斯球冠上进行归得到采样法线之后，通过采样角θ和计算得到相机坐标系和采样平面坐标系之间的旋转678选所得的按序排列的当前车道线点坐标，选取坐标数组中后50％的坐标点用于横向定位，[0075]步骤(3)、对于步骤(2)中所有带权重的点进行加权最小二乘拟合出一条新的直[0079]筛选出图像中的车道线坐标点后，在高斯球冠上进行归9[0096]上述的采样方程所确定平面法向量是相对于由事先标定的相机安装角度β所确定

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