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摘要：本发明公开了一种用于辅助驾驶场景的自适应车道线拟合方法，将深度学习输出的车道线像素点转换到以车辆中心为原点的二维坐标系上；根据车道线像素点分布情况，计算车道线的参考斜率；融合聚类和滑窗两种车道线提取策略，提取车道线对应像素点集合，根据道路情况设计聚类规则；在像素点集合中使用偏左偏右两条拟合策略拟合车道；最终形成多条车道线，距离分割线最近的两条车道线为车辆的当前车道线。本发明融合聚类和滑窗两种车道线提取策略，根据道路情况设计聚类规则，可以解决传统方法车道线提取拟合不稳定情况；车道使用偏左偏右两条拟合策略，可以解决变道识别错误情况。

主权项：1.一种用于辅助驾驶场景的自适应车道线拟合方法，其特征在于，包括步骤：（1）将深度学习输出的车道线像素点转换到以车辆中心为原点的二维坐标系上；（2）根据车道线像素点分布情况，计算车道线的参考斜率；按照像素点到本车的距离，将所有车道的像素点分成三份，由近到远分别记作集合SP1，SP2，SP3，分别求取集合SP1，SP2，SP3的特征向量，记作V1，V2，V3，作为车道线的参考斜率；（3）融合聚类和滑窗两种车道线提取策略，提取车道线对应像素点集合，根据道路情况设计聚类规则；提取分别属于n条车道线的对应像素点集合的具体步骤为：（3.1）设定以车辆中心为原点，V1为斜率的分割线，记作Lc；过车辆中心原点与Lc垂直的线，记Lv；（3.2）对集合SP1进行聚类，按照像素点之间的距离进行划分聚类规则，近距离集合SP1按照规则进行聚类，表示纵向偏差，表示横向偏差，w表示权重，得到多个聚类线；（3.3）求多个聚类线与Lv的交点，假设有n个交点，分别记作P0，P1，...，Pn，即可认为目前存在n条车道线；（3.4）分别以P0，P1，...，Pn为起点，平行Lc的方向，在集合SP1中，用滑窗方法前向搜索分别属于n条车道线的像素点；在集合SP2和SP3也按照上述步骤（3.1）-（3.4）的操作，最终得到分别属于n条车道线的对应像素点集合，记作SL1，SL2，...，SLn；（4）在像素点集合中使用偏左偏右两条拟合策略拟合车道；（5）最终形成多条车道线，距离分割线最近的两条车道线为车辆的当前车道线。

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