本技術涉及汽車，具體涉及一種車道線匹配位姿確定方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術：

1、在車輛行駛過程中，尤其是在拐彎、掉頭等場景下，車道線匹配定位是影響車輛安全性的關鍵。如何準確地進行車道線匹配定位已成為亟待解決的問題。相關技術中，由于成本及技術的限制，現(xiàn)有的高精地圖與真實世界在部分區(qū)域會存在較大偏差，若車輛行駛在這些區(qū)域，當進行車道線匹配定位時，將高精地圖與實時動態(tài)載波差分技術/全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)（real-time?kinematic/?global?navigation?satellite?system，rtk/gnss）進行融合，因高精地圖與真實世界之間的偏差，而導致融合定位結果中車道線匹配位姿不準確，存在車輛碾壓車道線、撞墻，甚至發(fā)生安全事故等風險。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術提供一種車道線匹配位姿確定方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，可以解決現(xiàn)有技術中存在的車道線匹配定位精度低，存在車輛碾壓車道線、撞墻，甚至發(fā)生安全事故等風險的技術問題。

2、第一方面，本技術實施例提供一種車道線匹配位姿確定方法，所述車道線匹配位姿確定方法包括：

3、基于第i-1感知時刻的車輛航跡和第i感知時刻的車輛航跡，確定周期時間內航跡遞推變化量；

4、基于航跡遞推變化量和第i-1感知時刻車道線的目標匹配位姿，確定第i感知時刻車道線的第一初始匹配位姿，所述車道線是由車輛上的拍攝設備對車輛前方道路進行拍攝得到的拍攝結果中的車道線；

5、基于第一初始匹配位姿，構建圖優(yōu)化器；

6、基于第一初始匹配位姿，確定地圖中的目標車道線；

7、針對目標點，確定目標點到目標車道線的最小殘差，所述距離閾值為車道線縱向位置距離車輛之間的距離，所述目標點為對距離閾值范圍內的車道線進行解析后得到的車道線點集中的點；

8、將目標輸入數(shù)據(jù)添加至圖優(yōu)化器，所述目標輸入數(shù)據(jù)包括第一初始匹配位姿、第一初始匹配位姿對應的第一信息矩陣、各個最小殘差和各個最小殘差對應的殘差信息矩陣；

9、按照預設迭代次數(shù)，運行圖優(yōu)化器，輸出第i感知時刻車道線的目標匹配位姿。

10、結合第一方面，在一種實施方式中，所述基于第i-1感知時刻的車輛航跡和第i感知時刻的車輛航跡，確定周期時間內航跡遞推變化量，對應的公式為：

11、

12、其中，為周期時間內航跡遞推變化量，為第i感知時刻的車輛航跡，為第i-1感知時刻的車輛航跡。

13、結合第一方面，在一種實施方式中，所述基于航跡遞推變化量和第i-1感知時刻車道線的目標匹配位姿，確定第i感知時刻車道線的第一初始匹配位姿，對應的公式為：

14、

15、其中，為第i感知時刻車道線的第一初始匹配位姿，為航跡遞推變化量，為第i-1感知時刻車道線的目標匹配位姿。

16、結合第一方面，在一種實施方式中，所述針對目標點，確定目標點到目標車道線的最小殘差，對應的公式為：

17、

18、

19、其中，為第j個目標點到目標車道線的最小殘差，第i感知時刻車道線的第一初始匹配位姿，為地圖線段向量， pstart為車道線點集中起始點的齊次矩陣， pend為車道線點集中終點的齊次矩陣，為第j個目標點的齊次矩陣，為的反對稱矩陣。

20、結合第一方面，在一種實施方式中，所述目標輸入數(shù)據(jù)還包括車道線的第二初始匹配位姿和車道線的第二初始匹配位姿對應的第二信息矩陣，其中，車道線的第二初始匹配位姿的確定過程，包括：

21、基于第i-1感知時刻的車輛rtk/gnss數(shù)據(jù)和第i感知時刻的車輛rtk/gnss數(shù)據(jù)，確定周期時間內rtk/gnss變化量；

22、基于所述rtk/gnss變化量和第i-1感知時刻車道線的目標匹配位姿，確定第i感知時刻車道線的第二初始匹配位姿。

23、結合第一方面，在一種實施方式中，所述基于第i-1感知時刻的車輛rtk/gnss數(shù)據(jù)和第i感知時刻的車輛rtk/gnss數(shù)據(jù)，確定周期時間內rtk/gnss變化量，對應的公式為：

24、

25、其中，為周期時間內rtk/gnss變化量，為第i感知時刻的車輛rtk/gnss數(shù)據(jù)，為第i-1感知時刻的車輛rtk/gnss數(shù)據(jù)。

26、結合第一方面，在一種實施方式中，所述基于所述rtk/gnss變化量和第i-1感知時刻車道線的目標匹配位姿，確定第i感知時刻車道線的第二初始匹配位姿，對應的公式為：

27、

28、

29、

30、其中，為rtk/gnss變化量，為rtk/gnss變化量的轉置矩陣，為第i-1感知時刻車道線的目標匹配位姿，第i感知時刻車道線的第二初始匹配位姿，t為車輛的位置， r3*3為旋轉矩陣。

31、第二方面，本技術實施例提供了一種車道線匹配位姿確定裝置，所述車道線匹配位姿確定裝置包括：

32、第一確定模塊，用于基于第i-1感知時刻的車輛航跡和第i感知時刻的車輛航跡，確定周期時間內航跡遞推變化量；

33、第二確定模塊，用于基于航跡遞推變化量和第i-1感知時刻車道線的目標匹配位姿，確定第i感知時刻車道線的第一初始匹配位姿，所述車道線是由車輛上的拍攝設備對車輛前方道路進行拍攝得到的拍攝結果中的車道線；

34、構建模塊，用于基于第一初始匹配位姿，構建圖優(yōu)化器；

35、第三確定模塊，用于基于第一初始匹配位姿，確定地圖中的目標車道線；

36、第四確定模塊，用于針對目標點，確定目標點到目標車道線的最小殘差，所述距離閾值為車道線縱向位置距離車輛之間的距離，所述目標點為對距離閾值范圍內的車道線進行解析后得到的車道線點集中的點；

37、添加模塊，用于將目標輸入數(shù)據(jù)添加至圖優(yōu)化器，所述目標輸入數(shù)據(jù)包括第一初始匹配位姿、第一初始匹配位姿對應的第一信息矩陣、各個最小殘差和各個最小殘差對應的殘差信息矩陣；

38、輸出模塊，用于按照預設迭代次數(shù)，運行圖優(yōu)化器，輸出第i感知時刻車道線的目標匹配位姿。

39、第三方面，本技術實施例提供了一種車道線匹配位姿確定設備，所述車道線匹配位姿確定設備包括處理器、存儲器、以及存儲在所述存儲器上并可被所述處理器執(zhí)行的車道線匹配位姿確定程序，其中所述車道線匹配位姿確定程序被所述處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)如第一方面中任一項所述的車道線匹配位姿確定方法的步驟。

40、第四方面，本技術實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有車道線匹配位姿確定程序，其中所述車道線匹配位姿確定程序被處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)如第一方面中任一項所述的車道線匹配位姿確定方法的步驟。

41、本技術實施例提供的技術方案帶來的有益效果包括：

42、通過基于第i-1感知時刻的車輛航跡和第i感知時刻的車輛航跡，確定周期時間內航跡遞推變化量；基于航跡遞推變化量和第i-1感知時刻車道線的目標匹配位姿，確定第i感知時刻車道線的第一初始匹配位姿，所述車道線是由車輛上的拍攝設備對車輛前方道路進行拍攝得到的拍攝結果中的車道線；基于第一初始匹配位姿，構建圖優(yōu)化器；基于第一初始匹配位姿，確定地圖中的目標車道線；針對目標點，確定目標點到目標車道線的最小殘差，所述距離閾值為車道線縱向位置距離車輛之間的距離，所述目標點為對距離閾值范圍內的車道線進行解析后得到的車道線點集中的點；將目標輸入數(shù)據(jù)添加至圖優(yōu)化器，所述目標輸入數(shù)據(jù)包括第一初始匹配位姿、第一初始匹配位姿對應的第一信息矩陣、各個最小殘差和各個最小殘差對應的殘差信息矩陣；按照預設迭代次數(shù)，運行圖優(yōu)化器，輸出第i感知時刻車道線的目標匹配位姿，實現(xiàn)了通過車輛航跡約束車道線匹配幀間姿態(tài)，采用圖優(yōu)化器確定最優(yōu)匹配位姿，可提高車道線匹配位置精度，降低車輛碾壓車道線、撞墻，發(fā)生安全事故的風險。