The invention discloses a high-precision dynamic map generation and application method based on intelligent network union vehicle. The method uses cloud platform and map basic data to collect, process and publish dynamic information to form a high-precision dynamic map with differential information for vehicle and other users. At the same time, the dynamic information of vehicle perception is uploaded to the cloud platform again and updated in a cycle, thus forming a closed-loop operation. This method is suitable for the application of Intelligent Network Automation, and Intelligent Network Automation is also the provider of map data.
【技术实现步骤摘要】
一种基于智能网联汽车的高精度动态地图生成与应用方法
本专利技术涉及一种高精度动态地图平台，尤其是关于基于智能网联汽车的动态地图生成及应用。
技术介绍
高精度动态地图作为智能交通、智能城市应用的基础，是随着人工智能技术的发展而逐渐成熟和应用的技术，人工智能技术对高精度地图采集、更新、生产、应用的各个环节发展具有重要的作用，而同样高精度动态地图作为数据内容也应用基于人工智能技术为核心的智能网联汽车运营系统上。现有的自动驾驶应用的基础地图，一种是传统导航图商广泛采用的通过测绘结合制图工艺生产的矢量地图，一种是AI企业通过传感器(激光、视觉)结合算法众包生产的感知地图。矢量地图技术路线从数据采集、加工处理到数据发布，将地图数据存储为一个完整的空间数据库，但是它是一静态地图。基于不同传感器生成对应的感知地图，包含动态半动态信息，能够快速被汽车理解，但是信息量大，有无用信息。自动驾驶车辆也向云中心索取地图信息更新，高精度动态地图数据容量庞大，因此用户终端(自动驾驶车辆)在获取地图云中心的更新升级时需要采取一定策略，减少数据传输量，缩短车辆获取数据的时间。目前的几种模式有：(1...
【技术保护点】
1.一种基于智能网联汽车的高精度动态地图生成与应用方法，其特征在于，基于云平台以及地图基础数据，包括：S1：动态信息采集的过程，其中所述动态信息包括交通动态信息和车辆动态信息；S2：动态信息处理的过程，其中包含对所述动态信息清洗、分类、编码、定位的过程；S3：动态信息发布的过程；S4：动态信息数据与基础数据融合差分计算，形成动态差分数据的过程；S5：动态差分数据结合基础数据以及附加数据进行编译，形成高精度静态差分地图的过程；S6：结合所述动态信息与高精度静态差分地图形成高精度动态地图的过程。
【技术特征摘要】
1.一种基于智能网联汽车的高精度动态地图生成与应用方法，其特征在于，基于云平台以及地图基础数据，包括：S1：动态信息采集的过程，其中所述动态信息包括交通动态信息和车辆动态信息；S2：动态信息处理的过程，其中包含对所述动态信息清洗、分类、编码、定位的过程；S3：动态信息发布的过程；S4：动态信息数据与基础数据融合差分计算，形成动态差分数据的过程；S5：动态差分数据结合基础数据以及附加数据进行编译，形成高精度静态差分地图的过程；S6：结合所述动态信息与高精度静态差分地图形成高精度动态地图的过程。2.根据权利要求1所述的基于智能网联汽车的高精度动态地图生成与应用方法，其特征在于，还包括车辆通过地图引擎实时获取所述高精度动态地图，作为行为决策依据的过程。3.根据权利要求1或2所述的基于智能网联汽车的高精度动态地图生成与应用方法，其特征在于，还包括车辆将新感知的信息，以及与高精度动态地图做感知差分的信息再次上传到云平台，作为下一轮数据更...
【专利技术属性】
技术研发人员：褚文博，李克强，李庆建，杨超，龚喜，丁峰，王艳，熊丽音，张婷，
申请(专利权)人：国汽北京智能网联汽车研究院有限公司，清华大学，
类型：发明
国别省市：北京,11
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