申请/专利权人：大陆智行德国有限公司

申请日：2022-09-27

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN117980949A

主分类号：G06T7/70

分类号：G06T7/70;G06V20/56

优先权：["20211126 GB 2117061.8","20210927 IN 202141043726"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：所披露的主题涉及自主车辆领域，其披露了用于对用于自主车辆的车道跟踪系统和车道跟踪进行训练的方法和系统。在训练阶段期间，车道跟踪系统接收与车道边界检测点相对应的地面实况值和测量值，并且确定地面实况回旋曲线点和测量回旋曲线点。此后，针对测量回旋曲线点确定回旋曲线参数的系数值，以对车道边界进行建模，并且然后使用至少一个神经网络确定系数值的卡尔曼滤波器参数，以跟踪车道边界。进一步地，使用卡尔曼滤波器参数来更新回旋曲线参数的系数值，使用这些卡尔曼滤波器参数来重建测量回旋曲线点，并且使用该回旋曲线点来跟踪车道边界。进一步地，通过回旋曲线点之间的L2范数而不是通过系数来获得训练误差，从而增强了训练误差最小化。然后，经过训练的车道跟踪系统被部署用于动态环境中的车道跟踪。

主权项：1.一种对用于自主车辆101的车道跟踪系统103进行训练的方法，该方法包括：车道跟踪系统103从与该车道跟踪系统103相关联的车道边界检测系统105接收与多个车道边界检测点相对应的地面实况值和与该多个车道边界检测点相对应的测量值；该车道跟踪系统103针对分别使用地面实况集和测量集形成的地面实况回旋曲线点和测量回旋曲线点确定回旋曲线参数的系数值，以对车道的车道边界进行建模，其中，该地面实况集包括连续车道边界检测点的子集和对应的地面实况值，并且该测量集包括连续车道边界检测点的子集和对应的测量值；该车道跟踪系统103确定针对这些测量回旋曲线点确定的这些回旋曲线参数的系数值的卡尔曼滤波器参数，以跟踪该车道的车道边界，其中，这些卡尔曼滤波器参数是使用至少一个神经网络确定的；该车道跟踪系统103使用这些对应的卡尔曼滤波器参数来更新针对该测量回旋曲线点确定的这些回旋曲线参数的系数值；该车道跟踪系统103使用这些回旋曲线参数的对应更新的系数值来重建该测量回旋曲线点，其中，每个重建的测量回旋曲线点使得该车道跟踪系统103能够跟踪该自主车辆101的车道边界；以及该车道跟踪系统103在每个周期中使基于该重建的测量回旋曲线点与该对应的地面实况集之间的差的训练误差最小化，直到该训练误差低于预定义阈值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大陆智行德国有限公司 用于自主车辆的车道跟踪的方法和系统

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