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申请/专利权人：中国重汽集团济南动力有限公司
摘要：本发明提供一种基于单目摄像头的残缺车道线估计方法及系统，涉及辅助驾驶技术领域。本发明方法包括：通过单目摄像头采集车辆前方图像，利用深度学习技术识别车辆目标，然后基于几何信息与图像处理技术得到目标前车与本车的相对距离、速度及位姿关系，再根据目标前车与本车之间的关系进行建模得到预测模型与观测模型，并通过无损卡尔曼滤波算法进行滤波处理，估算出当前道路的曲率，最后拟合出当前车道的车道线方程，实现对残缺车道线的几何估计。本发明可以通过单目摄像头，基于目标前车且假定其在沿车道中线行驶，实现对残缺车道线的几何估计，可有效避免基于车道线检测的驾驶辅助功能在车道线缺失工况下的频繁退出，从而提升驾驶员的驾驶体验。
主权项：1.一种基于单目摄像头的残缺车道线估计方法，其特征在于，包括：通过单目摄像头采集车辆前方图像，利用深度学习技术识别车辆前方图像中的目标前车；对于目标前车，经过图像处理、PNP位姿估计、相对距离和速度计算得到目标前车与本车的相对位姿和速度关系；根据本车状态信息以及与目标前车的相对位姿和速度信息建立状态空间，其中状态空间中包含初始曲率和曲率随相对距离变化的改变速度；根据车辆的运动模型，并以采样时间T为间隔进行离散化，得到状态空间的预测模型，预测模型描述状态空间随时间的迭代；处理单目摄像头和惯性测量单元采集的信息得到观测状态空间；根据车辆的运动模型和几何关系得到能够将状态空间映射到观测状态空间的的观测模型；基于观测模型和预测模型建立无损卡尔曼滤波的更新公式，利用无损卡尔曼滤波更新的初始曲率和曲率随相对距离变化的改变速度，估算出当前车道线的估算曲率：cx＝c0+c1x，c0为初始曲率，c1为曲率随相对距离变化的改变速度；根据目标前车与自车的位置和车道线估算曲率按二次曲线拟合车道线。
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百度查询： 中国重汽集团济南动力有限公司 一种基于单目摄像头的残缺车道线估计方法及系统
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