(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210688142.6 (22)申请日 2022.06.17 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114782638 A (43)申请公布日 2022.07.22 (73)专利权人 小米汽车 科技有限公司 地址 100176 北京市大兴区北京经济技 术 开发区科创十街15号院5号楼6层618 室 (72)发明人 俞昆　 (74)专利代理 机构 北京英创嘉友知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11447 专利代理师 卢夏子 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01)G06T 7/73(2017.01) G06V 20/58(2022.01) (56)对比文件 CN 108470159 A,2018.08.31 CN 114549286 A,202 2.05.27 CN 113465615 A,2021.10.01 CN 112926548 A,2021.0 6.08 US 2022091274 A1,202 2.03.24 洪名佳等.一种基 于FCN的车道线检测算法. 《无线电通信技 术》 .2018,(第0 6期), 审查员 张书旋 (54)发明名称 生成车道线的方法、 装置、 车辆、 存储介质及 芯片 (57)摘要 本公开涉及一种生成车道线的方法、 装置、 车辆、 存储介质及芯片， 所述方法包括： 获取三维 点云数据和目标车道的二维车道线数据， 所述二 维车道线数据为车辆在所述目标车道行驶时采 集的车道线数据， 所述三维点云数据为所述车辆 在所述目标车道行驶时采集的所述车辆周围环 境的点云数据； 根据所述二维车道线数据和所述 三维点云数据， 确定多个车道线关键点； 根据多 个所述车道线关键点的属性信息和所述车辆的 行驶方向， 将多个所述车道线关键点进行多次随 机连接， 得到目标三维车道线。 这样， 可以降低车 道线出现断线或者误连接的情况， 从而提高了生 成的三维车道线的准确率。 权利要求书4页 说明书17页 附图6页 CN 114782638 B 2022.09.09 CN 114782638 B 1.一种生成车道线的方法， 其特 征在于， 包括： 获取三维点云数据和目标车道的二维车道线数据， 所述二维车道线数据为车辆在所述 目标车道行驶时采集的车道线 数据， 所述三 维点云数据为所述车辆在所述目标车道行驶时 采集的所述车辆周围环境的点云数据； 根据所述 二维车道线数据和所述 三维点云数据， 确定多个车道线关键点； 根据多个所述车道线关键点的属性信 息和所述车辆的行驶方向， 将多个所述车道线关 键点进行多次随机连接， 得到目标三维车道线； 所述属性信 息包括类型和位置信 息， 在所述根据多个所述车道线关键点的属性信 息和 所述车辆的行驶方向， 将多个所述车道线关键点进行多次随机连接， 得到目标三维车道线 前， 所述方法还 包括： 根据多个所述车道线关键点的类型和位置信 息， 将多个所述车道线关键点划分为多个 关键点集合； 所述根据多个所述车道线关键点的属性信 息和所述车辆的行驶方向， 将多个所述车道 线关键点进行多次随机连接， 得到目标三维车道线包括： 确定每个所述关键点 集合对应的相邻关键点 集合； 针对每个所述关键点集合， 将所述关键点集合中的多个所述车道线关键点与 所述相邻 关键点集合中的多个所述车道线关键点进行多次随机连接， 得到所述目标三维车道线； 所述针对每个所述关键点集合， 将所述关键点集合中的多个所述车道线关键点与 所述 相邻关键点集合中的多个所述车道线关键点进 行多次随机连接， 得到所述目标三 维车道线 包括： 确定初始三维车道线； 将所述初始三维车道线作为待定三维车道线； 确定所述待定三维车道线的代价 值； 根据所述待定三维车道线， 循环执行随机连接步骤， 直至所述随机连接步骤的迭代次 数大于或等于预设次数阈值， 或者新的待定三维车道线的代价值与每个目标待定三 维车道 线的代价值之 间的差值均小于或等于预设差值阈值， 将新的待定三 维车道线作为所述目标 三维车道线， 所述目标待定三维车道线包括在新的待定三维车道线之前获取的预设数量个 待定三维车道线； 所述随机连接步骤 包括： 针对所述待定三维车道线中的每个所述关键点集合， 随机交换所述关键点集合对应的 相邻车道线关键点， 得到随机三维车道线， 所述相邻车道线关键点包括所述相邻 关键点集 合中与所述关键点 集合中的车道线关键点连接的车道线关键点； 确定所述随机三维车道线的代价 值； 根据所述随机三维车道线的代价值和所述待定三维车道线的代价值， 从所述随机三维 车道线和所述待定三维车道线中确定新的待定三维车道线。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述确定初始三维车道线包括： 针对所述关键点集合中的每个所述车道线关键点， 从所述相邻关键点集合中确定距离 所述车道线关键点最近的目标相 邻车道线关键点， 连接所述车道线关键点与所述目标相 邻 车道线关键点， 得到所述初始三维车道线。权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114782638 B 23.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述待定三维车道线的代价值包 括： 针对所述待定三维车道线的每个所述车道线关键点， 确定所述车道线关键点的关键点 代价值； 将多个所述关键点代价 值的和值， 作为所述待定三维车道线的代价 值。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述属性信息还包括方向， 所述确定所述 车道线关键点的关键点代价 值包括： 根据所述车道线关键点的方向和所述待定三维车道线中与所述车道线关键点连接的 相邻车道线关键点的方向， 确定所述车道线关键点的方向代价 值； 根据所述车道线关键点的类型和所述相邻车道线关键点的类型， 确定所述车道线关键 点的类型代价 值； 根据所述车辆的行驶方向和预设参 考方向， 确定所述车道线关键点的夹角代价 值； 确定所述待定三维车道线中存在断续的所述车道线关键点的数量； 根据预设方向系数、 预设类型系数、 预设夹角系数、 预设数量系数、 所述方向代价值、 所 述类型代价 值、 所述夹角代价 值以及所述数量， 计算得到所述关键点代价 值。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述随机三维车道线的代价值和 所述待定三 维车道线的代价值， 从所述随机三维车道线和所述待定三维车道线中确定新的 待定三维车道线包括： 在所述随机三维车道线的代价值小于或等于所述待定三维车道线的代价值的情况下， 将所述随机三维车道线作为 新的待定三维车道线； 在所述随机三维车道线的代价值大于所述待定三维车道线的代价值的情况下， 确定所 述随机三 维车道线的代价值与所述待定三维车道线的代价值的代价值差值， 并根据所述代 价值差值和所述迭代次数， 从所述随机三维车道线和所述待定三 维车道线中确定新的待定 三维车道线。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述代价值差值和所述迭代次 数， 从所述随机三维车道线和所述待定三维车道线中确定新的待定三维车道线包括： 根据所述迭代次数和预设初始 代价值， 确定接受系数； 根据所述代价 值差值和所述接受系数， 确定 接受概率； 在所述接受概率大于或等于预设概率阈值的情况下， 将所述随机三维车道线作为新的 待定三维车道线； 在所述接受概率小于所述预设概率阈值的情况下， 将所述待定三维车道线作为新的待 定三维车道线。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述根据多个所述车道线关键点的类型 和位置信息， 将多个所述车道线关键点划分为多个关键点 集合前， 所述方法还 包括： 从多个所述车道线关键点中确定多个初始车道线关键点； 将与所述初始车道线关键点类型相同， 且与所述初始车道线关键点的距离不是预设距 离阈值的车道线关键点滤除， 得到多个待定车道线关键点， 所述预设距离阈值为预设距离 的整数倍； 所述根据多个所述车道线关键点的类型和位置信 息， 将多个所述车道线关键点划分为权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114782638 B 3