一种基于EKF多模型融合的车道线方程拟合及曲率计算方法
基本信息
| 申请号 | CN202210195953.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114596550A | 公开（公告）日 | 2022-06-07 |
| 申请公布号 | CN114596550A | 申请公布日 | 2022-06-07 |
| 分类号 | G06V20/58;G06V10/80;G06K9/62 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨华;蒋立伟;檀生辉;吴勇;王东;谷涛涛;姜敏;吴二导;伍旭东;刘恒;王凯;胡珍珠;何志维;齐红青;孙鸿健 | 申请（专利权）人 | 西安电子科技大学芜湖研究院 |
| 代理机构 | 芜湖思诚知识产权代理有限公司 | 代理人 | 项磊 |
| 地址 | 241000 安徽省芜湖市弋江区文津西路8号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于EKF多模型融合的车道线方程拟合及曲率计算方法，包括下列步骤：A：图像信息采集；B：图像预处理；C：逆透视变换车道线检测；D：基于Ultra‑Fast‑Lane‑Net的车道线检测；E：通过改进扩展卡尔曼滤波算法进行车道线坐标点融合；F：车道线三次方程构建；G：曲率计算。步骤E中，构建系统状态方程时将深度学习模型在t时刻相对于t‑1时刻的变化量加入到其中，改进扩展卡尔曼滤波算法。本发明让两种检测结果能够良好融合，解决了传统算法车道线缺少先验视觉物体的弊端，同时相对于深度学习方法，该融合模型具有更小的系统误差。 |
