(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111657327.2 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 武汉中海庭数据技 术有限公司 地址 430000 湖北省武汉市东湖新 技术开 发区软件园东路1号软件园4.1期B6栋 1层、 9层、 10层01室(自贸区武汉片区) (72)发明人 阮双双　 (74)专利代理 机构 武汉蓝宝石专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 42242 专利代理师 刘桢 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/84(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于HMM的曲线匹配方法及装置 (57)摘要 本发明涉及一种基于HMM的曲线匹配方法及 装置， 通过相机实时输出的线元素与高精度地图 上的车道线等进行曲线匹配， 同时根据车道之间 的拓扑关系、 候选路段之间的距离、 载体速度位 置、 当前融合定位结果(观测状态)与候选路段之 间的距离和曲线匹配系数建立HMM模型， 辅助锁 定系统所在车道， 最终获取对应车道上横向和纵 向修正量辅助视觉/卫惯融合定位， 准确估算复 杂场景下系统所在车道， 提高智能驾驶系统在各 类复杂场景中的精度和可靠性。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114758317 A 2022.07.15 CN 114758317 A 1.一种基于 HMM的曲线匹配方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1、 基于车辆位置信息在所述高精度地图中匹配若干第一车道曲线元 素； 步骤S2、 提取相机输出的第二车道曲线元素， 对所述第一车道曲线元素和所述第二车 道曲线速进行曲线匹配， 确定所述第一车道曲线 元素与各所述第二车道曲线 元素的相似度 值， 若相似度值均小于相似度阈值， 则进入步骤S 3， 否则筛选出相似度值最大的第一车道曲 线元素； 步骤S3、 计算所述第一车道曲线元素和所述第二车道曲线元素的隐马尔科夫HMM模型 的状态转移 概率矩阵， 并确定所述HMM模型的观测概率矩阵， 基于所述状态 转移概率矩阵和 所述观测概 率矩阵确定最大概 率对应的第二车道曲线元 素。 2.根据权利要求1所述的基于 HMM的曲线匹配方法， 其特 征在于， 还 包括： 步骤S4、 根据对应所述第二车道曲线元素的匹配修正量对车辆位置信息进行二次滤 波， 以修正所述车辆位置信息 。 3.根据权利要求1所述的基于 HMM的曲线匹配方法， 其特 征在于， 所述 步骤S1具体包括： 步骤S11、 融合车辆上惯性测量单元IMU和全球卫星定位系 统的数据， 输出待修正的车 辆位置信息； 步骤S12、 根据待修正的车辆位置信 息， 从高精度地图中提取指定范围的第一车道曲线 元素。 4.根据权利 要求1所述的基于HMM的曲线匹配方法， 其特征在于， 所述步骤S3中， 计算所 述第一车道曲线元素和所述第二车道曲线 元素的隐马尔科夫模 型HMM的状态 转移概率矩阵 和观测概 率矩阵， 具体包括： 根据前一帧所述第 二车道曲线元素与当前帧第 一车道曲线元素的拓扑关系、 各所述第 二车道曲线 元素之间的距离、 车辆速度、 时间差值、 第二车道曲线 元素的曲线拟合系数构建 HMM模型； 计算所述H MM模型的状态转移概 率矩阵。 5.根据权利 要求4所述的基于HMM的曲线匹配方法， 其特征在于， 所述步骤S3中， 并确定 所述HMM模型的观测概 率矩阵具体包括： 根据所述车辆位置信息、 第二车道曲线元素的曲线拟合系数、 车辆位置信息到第二车 道曲线元 素的距离， 计算H MM模型的观测概 率矩阵。 6.根据权利 要求5所述的基于HMM的曲线匹配方法， 其特征在于， 所述步骤S3中， 基于所 述状态转移概率矩阵和所述观测 概率矩阵确定最大概率对应的第二车道曲线元素具体包 括： 基于viterbi算法求解转移概率最大的第二车道 曲线元素， 并将对应的匹配修正量反 馈至车辆定位系统。 7.一种基于 HMM的曲线匹配装置， 其特 征在于， 包括： 融合定位模块， 基于车辆位置信息在所述高精度地图中匹配若干第一车道曲线元 素； 车道匹配模块， 提取相机输出的第二车道曲线元素， 对所述第一车道曲线元素和所述 第二车道曲线速进行曲线匹配， 确定所述第一车道曲线元素与各所述第二车道曲线元素的 相似度值， 若相似度值均小于相似度阈值， 则进入步骤S 3， 否则筛选出相似度值最大的第一 车道曲线元 素； 复杂场景车道确定模块， 计算所述第 一车道曲线元素和所述第 二车道曲线元素的隐马权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114758317 A 2尔科夫HMM模型的状态转移概率矩阵， 并确定所述HMM模型的观测概率矩阵， 基于所述状态 转移概率矩阵和所述观测概 率矩阵确定最大概 率对应的第二车道曲线元 素。 8.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储计算机软件程序； 处理器， 用于读取并执行所述计算机软件程序， 进而实现权利要求1 ‑6任一项所述的基 于HMM的曲线匹配方法方法。 9.一种非暂态计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有用于实现权 利要求1‑6任一项所述的基于 HMM的曲线匹配方法的计算机软件程序。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114758317 A 3