一种面向自动驾驶的结构化道路的交通环境认知方法

本发明适用于智能汽车技术领域，提供了一种面向自动驾驶的结构化道路的交通环境认知方法，该方法包括：将前方行驶路段统一表征于道路坐标系；分别认知交通标线、交通标志、道路结构所蕴含的交通属性并索引至几何区域；融合多源属性，确定各区域最终的类型、速度限制、边界线类型及驶出方向；基于规则一致性原则将几何区域细分为交通区域，构建结构化环境模型，进而认知各区域的连接关系，并动态融合交通信号灯、交通参与者及障碍物的影响。本发明实现了交通规则语义与道路几何信息的深度融合，创建了以“交通区域”为基本单元的、规则明确、可动态更新的环境模型，显著提升了自动驾驶系统对复杂交通环境理解和决策的准确性与可靠性。