一种车道线匹配时的异常过滤方法、存储介质与流程

本技术涉及智能辅助驾驶融合定位，具体而言，涉及一种车道线匹配时的异常过滤方法、存储介质。

背景技术：

1、新能源汽车进入了智能化竞争时代，以智能辅助驾驶功能为核心的智能化汽车将成为行业竞相打造的产品。在高速场景智能辅助驾驶功能实现中，高精融合定位是必不可少的一环。高精融合定位以多源传感器的观测量作为输入，同时，结合传感器自身建模与融合算法，对车辆的运动位姿进行估计与更新。在融合算法中，集合匹配作为其中主要的一个子算法模块，将高精地图中的集合车道线先验信息，与车辆感知模型输出的观测信息进行关联，进一步进行集合元素的数据匹配与优化，输出导航坐标系下的车体位姿。通常，主流做法中，获取到关联车道线元素后，将利用全部关联元素进行集合的匹配，并将匹配后的所有信息进行残差的构建与优化，忽视了匹配中的异常值对优化结果的影响。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出了一种车道线匹配时的异常过滤方法，将对异常的匹配进行过滤，并对优化后的结果进行校验，输出一个更准确的优化结果，提高了智能辅助驾驶融合定位的精度与鲁棒性。

2、本发明提供了一种车道线匹配时的异常过滤方法，所述方法包括：获取感知车道线中的感知点和地图车道线中的地图控制点；将所述感知点与对应的所述地图控制点进行匹配生成匹配对，基于所述匹配对生成匹配对集合；根据预设的计算数量阈值和所述匹配对集合，获取匹配对计算范围；获取所述匹配对计算范围中的匹配对在车体坐标系中的横向坐标差的绝对值，获取所述匹配对计算范围中的匹配对在车体坐标系中的横向坐标差的绝对值的平均值；将所述横向坐标差的绝对值的平均值作为过滤阈值，过滤掉所述匹配对计算范围中横向坐标差的绝对值大于过滤阈值的匹配对，并生成过滤后的匹配对集合；根据所述过滤后的匹配对集合构建位姿优化函数，得到优化后的车辆位姿。

3、在一实施方式中，所述获取感知车道线中的感知点和地图车道线中的地图控制点的步骤，包括：通过组合导航得到车辆的初始位姿；根据所述车辆的初始位姿获取所述车辆处所车道的感知车道线；获取与所述感知车道线对应的地图车道线；获取所述感知车道线中的感知点，和与所述感知车道线对应的所述地图车道线中的地图控制点。

4、在一实施方式中，所述将所述感知点与对应的所述地图控制点进行匹配生成匹配对，基于所述匹配对生成匹配对集合的步骤，包括：将所述感知点和所述地图控制点分为左侧车道线感知点、右侧车道线感知点、左侧车道线地图控制点、右侧车道线地图控制点；获取所述左侧车道线感知点、所述右侧车道线感知点、所述左侧车道线地图控制点、所述右侧车道线地图控制点在车体坐标系中的纵向坐标；将所述纵向坐标相同的左侧车道线感知点和所述左侧车道线地图控制点作为一组所述匹配对，将所述纵向坐标相同的右侧车道线感知点和所述右侧车道线地图控制点作为一组所述匹配对；将生成的每一组所述匹配对添加进所述匹配对集合中。

5、在一实施方式中，所述方法，还包括：若无与所述左侧车道线感知点纵向坐标相同的所述左侧车道线地图控制点，则通过插值的方式，获取与所述左侧车道线感知点纵向坐标相同的所述左侧车道线地图控制点；若无与所述右侧车道线感知点纵向坐标相同的所述右侧车道线地图控制点，则通过插值的方式，获取与所述右侧车道线感知点纵向坐标相同的所述右侧车道线地图控制点。

6、在一实施方式中，所述根据预设的计算数量阈值和所述匹配对集合，获取匹配对计算范围的步骤，包括：基于所述匹配对的纵向坐标，将所述匹配对集合由小到大进行排序，生成排序后的匹配对集合；判断所述排序后的匹配对集合是否大于或等于所述预设的计算数量阈值；若是，则根据所述预设的计算数量阈值获取所述匹配对计算范围；若否，则将所述排序后的匹配作为所述匹配对计算范围。

7、在一实施方式中，所述获取所述匹配对计算范围中的匹配对在车体坐标系中的横向坐标差的绝对值，获取所述匹配对计算范围中的匹配对在车体坐标系中的横向坐标差的绝对值的平均值的步骤，包括：获取所述匹配对计算范围中，每一匹配对的所述感知点与对应的所述地图控制点在车体坐标系中的横向坐标差的绝对值；根据所述匹配对计算范围中，每一匹配对的所述感知点与对应的所述地图控制点在车体坐标系中的横向坐标差的绝对值，获取所述匹配对计算范围中的匹配对在车体坐标系中的横向坐标差的绝对值的平均值。

8、在一实施方式中，所述根据所述过滤后的匹配对集合构建位姿优化函数，得到优化后的车辆位姿的步骤，之后包括：根据所述匹配对计算范围中的匹配对获取左侧感知点集合、右侧感知点集合、左侧地图控制点集合、右侧地图控制点集合；基于所述左侧感知点集合、所述右侧感知点集合，获取感知车道宽度；基于所述左侧地图控制点集合、所述右侧地图控制点集合，获取地图车道宽度；获取所述感知车道宽度和所述地图车道宽度的差值的绝对值；在所述感知车道宽度和所述地图车道宽度的差值的绝对值，大于预设宽度差异阈值时，将所述优化后的车辆位姿视为无效，在所述感知车道宽度和所述地图车道宽度的差值的绝对值，未大于所述预设宽度差异阈值时，将所述优化后的车辆位姿视为有效。

9、在一实施方式中，所述基于所述左侧地图控制点集合、所述右侧地图控制点集合，获取地图车道宽度的步骤，包括：按大小顺序在所述左侧地图控制点集合中选取左侧地图控制点，在所述右侧地图控制点集合中，查找一个纵向坐标不小于选取的左侧地图控制点，且与所述选取的左侧地图控制点的纵向坐标的差值的绝对值小于预设差值的右侧地图控制点；获取所述选取的左侧地图控制点与查找出来的右侧地图控制点，在纵向坐标上的差值的绝对值；根据所述选取的左侧地图控制点与查找出来的右侧地图控制点，在纵向坐标上的差值的绝对值，生成地图控制点绝对值集合；根据所述地图控制点绝对值集合的平均值获取所述地图车道宽度。

10、在一实施方式中，所述基于所述左侧感知点集合、所述右侧感知点集合，获取感知车道宽度的步骤，包括：按大小顺序在所述左侧感知点集合中选取左侧感知点，在所述右侧感知点集合中，查找一个纵向坐标不小于选取的左侧感知点，且与所述选取的左侧感知点的纵向坐标的差值的绝对值小于预设差值的右侧感知点；获取所述选取的左侧感知点与查找出来的右侧感知点，在纵向坐标上的差值的绝对值；根据所述选取的左侧感知点与查找出来的右侧感知点，在纵向坐标上的差值的绝对值，生成感知点绝对值集合；根据所述感知点绝对值集合的平均值获取所述感知车道宽度。

11、本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的车道线匹配时的异常过滤方法的步骤。

12、本发明提供的车道线匹配时的异常过滤方法、存储介质，获取匹配对计算范围中的匹配对在车体坐标系中的横向坐标差的绝对值的平均值，将横向坐标差的绝对值的平均值作为过滤阈值，过滤掉匹配对计算范围中横向坐标差的绝对值大于过滤阈值的匹配对，并生成过滤后的匹配对集合，根据过滤后的匹配对集合构建位姿优化函数，得到优化后的车辆位姿，并获取感知车道宽度和地图车道宽度的差值的绝对值，在感知车道宽度和地图车道宽度的差值的绝对值，大于预设宽度差异阈值时，将优化后的车辆位姿视为无效，在感知车道宽度和地图车道宽度的差值的绝对值，未大于预设宽度差异阈值时，将优化后的车辆位姿视为有效。能避免位姿优化器接受到较异常的残差项，可以构建更合理的目标函数，得到一个更鲁棒和精度更高的优化结果，还能避免，由于宽度不一致带来的融合定位输出不确定性抖动。