基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统与方法技术方案

本发明专利技术公开了基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统与方法，包括：路侧传感单元、车载单元和大数据服务平台，路侧传感单元获取行驶车辆的动态与特征信息并采集路况与交通状态信息，车载单元获取车辆本身轨迹信息与周围环境信息，采集的数据均传送至大数据服务平台进行逆向时空轨迹重构，重构后的数据与此区域原始高精地图数据进行差分对比，将差异之处与原有高精地图叠加生成全新道路高精地图，大数据服务平台不断接收路侧传感单元、车载单元发送的新数据进行学习修正，使全新的道路高精地图更加精准，并在地图中标注出异常位置，供用户端进行调用。本发明专利技术解决现有地图系统不能及时反馈道路突发状态、快速生成新的地图及通行方案的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统与方法
本专利技术实施例涉及时空轨迹重构、道路侧量、道路勘测、三维模型生成、地图数据生成、高精地图绘制、自动导航、自动驾驶、无人驾驶、自动控制、数据传输、道路重构等多个领域，具体涉及基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统与方法。
技术介绍
现有的高精地图是通过道路勘察测量车辆进行提前采集道路信息，然后绘制出高精地图，使用者加载地图后结合定位装置进行导航。但是有些路面属于勘测盲区还未进行高精地图信息的采集或者该路段出现突发状况，出现危险行人、泥石流、道路塌方等情况，造成该路段所有车道封闭，无法正常通行时，只能从旁边绕路通行。原有高精地图不能及时响应，提前告知即将经过该路段的车辆。针对道路拥堵、排队的情况也不能快速反馈给用户。特别是针对无人驾驶车辆、自动驾驶车辆，对道路状态信息要求精度高，如果反馈不及时，不能提前预警，将对道路行驶安全造成极大的威胁。智能交通系统建立了巨大的数据库资源，在这些海量数据中隐含地存在着大量对路径规划有用的知识。例如在交通导航系统中，根据对轨迹的相似性查询技术可以得到历史相似运动轨迹，基于这些得到的知识就可以推荐一组比较合适的行车路线或估计所需要的时间给新手或迷路司机。除此之外，通过轨迹的相似性查询还可以发现频繁发生交通堵塞的区域中大部分车辆的运动模式，根据这些结果可以规划开发一些新的道路或者为出行的车辆提供路况信息等建议。聚类分析作为数据挖掘技术的一项任务，是一种数据预处理过程，是进一步分析和处理数据的基础。基于道路网络空间的移动对象轨迹聚类技术可为路径规划的合理性与最优性提供有力的保障，为用户提供相应的决策支持，轨迹聚类的研究在实际应用中具有重要意义。
技术实现思路
为此，本专利技术提供基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统与方法，以解决现有地图不能及时反馈道路突发状态，不能快速生成新的通行方案的问题。为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：根据本专利技术的第一方面，公开了基于时空轨迹重构的全新道路高精地图快速生成系统，所述系统包括：路侧传感单元、车载单元和大数据服务平台，所述路侧传感单元设置在道路侧边，所述路侧传感单元采集道路上行驶的所有类型车辆的动态信息、路况信息、特征信息、交通状态信息、气候信息、各类异常事件信息，所述车载单元安装在无人驾驶车辆、自动驾驶车辆、人工辅助驾驶车辆、道路勘察测绘车辆内，通过车载各类传感器和定位模块可以动态实时获取车辆的位置信息、自身周围的路况信息、环境信息、标识标线信息、危害车辆其安全行驶的事件信息、道路安全行驶辅助基础设施、车辆安全行驶的各类操作数据信息，路侧传感单元和车载单元采集的数据均传送至大数据服务平台，所述大数据服务平台根据采集的数据进行逆向时空轨迹重构，将重构后的数据与此区域原始高精地图数据进行差分对比，将差异之处与原有高精地图进行叠加生成全新的道路基底高精地图，大数据服务平台通过不断接收路侧传感单元、车载单元发送回来的全新数据，通过持续的自我学习、完善并补充基底高精地图数据信息，使全新道路基底高精地图各类数据更加精准，自我完善和学习过程将持续不断进行，大数据服务平台再将路侧传感单元以及车载各类传感器采集回来的异常路况信息、异常交通事件事故信息、异常交通状态信息叠加并融合至全新道路基底高精地图中，并在全新道路基底高精地图中标注出其所在的位置，影响范围、发展态势以及生成预警告警提示信息内容，为无人驾驶车辆、自动驾驶车辆、人工辅助驾驶车辆安全行驶所需道路提供专用高精地图，供不同用户端调取使用。进一步地，所述路侧传感单元采集道路上行驶的所有类型车辆动态信息、道路异常事件信息、车辆特征信息、交通状态信息、气候信息、车辆异常事件信息，车辆动态信息包括：每辆车的实时运动速度信息、运动方向信息、经纬度信息、加速度信息、运动方向角信息、车辆尺寸信息、车辆类型信息、所在车道信息、运动轨迹信息以及整个系统中的车辆唯一ID身份编号信息；车辆异常事件信息包括：车辆有无异常情况出现、异常行为出现；道路异常事件信息包括：有无危险行人出现、有无危险动物出现、有无道路塌方、有无山体滑坡、有无抛洒物出现、有无落石出现或其它影响正常道路通行的危险情况；车辆特征信息包括：车辆车牌信息、车标信息、车系信息、车型信息、车辆颜色信息；交通状态信息包括：畅通、拥堵、堵塞、排队信息，路侧传感单元通过专用通信通道以及通信方式将采集的各类数据传输到大数据服务平台以备调用。进一步地，所述车载单元包括：车辆实时定位模块和车辆传感器，车辆实时定位模块包括北斗系统、伽利略系统、GPS定位系统，在车辆行驶过程中通过多种传感器以及实时定位模块为车辆提供周期性实时位置经纬度信息、速度信息以及时钟同步授时功能；车辆传感器包括车辆自身周围感知单元，负责感知车辆周围的环境、测绘车辆周围的环境，能够在任何时间确定车辆位置，通过感知数据为车辆在各种行车场景下提供安全驾驶的决策能力；通过车辆传感器实时动态获取车辆的位置信息、自身周围的路况信息、环境信息、标识标线信息、危害车辆安全行驶的事件信息、道路安全行驶辅助基础设施、车辆安全行驶的各类操作数据信息，车载单元通过专用通信通道以及通信方式将采集各类数据传输到大数据服务平台中以备调用。进一步地，所述路侧传感单元和车载单元将采集的各类信息通过无线传输装置或有线网络线路发送至大数据服务平台，所述大数据服务平台对接收的数据进行整合分析。进一步地，所述大数据服务平台接收到路侧传感单元和车载单元发送的数据后进行实时分析处理，通过处理后的数据进行逆向时空轨迹重构，利用每秒采集的车辆点迹绘制车辆的运动轨迹和行驶路径，通过车辆的行驶轨迹或行驶路径来绘制出区域断面车道的数量以及道路的界限，通过对连续道路断面的叠加形成整个道路的图形数据，并将标识标线信息、安全辅助基础设施信息融合在一起，形成全新参考用的道路图形数据信息、车道数据信息、实际车辆行驶的轨迹信息、路径信息和车辆行驶方向信息。进一步地，所述大数据服务平台将生成的全新参考用的道路图形数据信息、车道数据信息、实际车辆行驶的轨迹信息、路径信息、标识标线信息、安全辅助基础设施信息和车辆行驶方向信息与系统存有的原始区域或道路的高精地图中包含的道路图形信息、车道数据信息、规划车辆行驶的行驶轨迹信息、路径信息、道路基础设施信息、安全防护信息、标识标线信息和车辆行驶方向信息做差分对比找不同的地方，将差异之处与原有的高精地图进行叠加生成全新的基底高精地图，并根据高速公路、国省道、城市道路基础建设对不同道路以及行车道和辅助设施的建设原则，分别对全新基底高精地图中的所涉及的所有内容数据信息进行校正完善，包括：道路通行车道宽度、车道数量、正确行驶路径、道路基础设备、安全防护设施、路界、标志标线、行驶的方向。进一步地，所述大数据服务平台通过对路侧传感单元与车载单元采集的数据信息进行融合、识别，并在全新的基底道路高精地图上标记出危害车辆安全行驶的各类异常事件的位置、区域以及所在车道，通过对数据进行二次融合后形成完整的高精地图存入导航系统中，用于系统自我学习、完本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统，其特征在于，所述系统包括：路侧传感单元、车载单元和大数据服务平台，所述路侧传感单元设置在道路侧边，所述路侧传感单元采集道路上行驶的所有类型车辆的动态信息、路况信息、特征信息、交通状态信息、气候信息、各类异常事件信息，所述车载单元安装在无人驾驶车辆、自动驾驶车辆、人工辅助驾驶车辆、道路勘察测绘车辆内，通过车载各类传感器和定位模块可以动态实时获取车辆的位置信息、自身周围的路况信息、环境信息、标识标线信息、危害车辆其安全行驶的事件信息、道路安全行驶辅助基础设施、车辆安全行驶的各类操作数据信息，路侧传感单元和车载单元采集的数据均传送至大数据服务平台，所述大数据服务平台根据采集的数据进行逆向时空轨迹重构，将重构后的数据与此区域原始高精地图数据进行差分对比，将差异之处与原有高精地图进行叠加生成全新的道路基底高精地图，大数据服务平台通过不断接收路侧传感单元、车载单元发送回来的全新数据，通过持续的自我学习、完善并补充基底高精地图数据信息，使全新道路基底高精地图各类数据更加精准，自我完善和学习过程将持续不断进行，大数据服务平台再将路侧传感单元以及车载传感器采集回来的异常路况信息、异常交通事件事故信息、异常交通状态信息叠加并融合至全新道路基底高精地图中，并在全新道路基底高精地图中标注出其所在的位置，影响范围、发展态势以及生成预警告警提示信息内容，为无人驾驶车辆、自动驾驶车辆、人工辅助驾驶车辆安全行驶所需道路提供专用高精地图，供不同用户端调取使用。/n...

【技术特征摘要】
1.基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统，其特征在于，所述系统包括：路侧传感单元、车载单元和大数据服务平台，所述路侧传感单元设置在道路侧边，所述路侧传感单元采集道路上行驶的所有类型车辆的动态信息、路况信息、特征信息、交通状态信息、气候信息、各类异常事件信息，所述车载单元安装在无人驾驶车辆、自动驾驶车辆、人工辅助驾驶车辆、道路勘察测绘车辆内，通过车载各类传感器和定位模块可以动态实时获取车辆的位置信息、自身周围的路况信息、环境信息、标识标线信息、危害车辆其安全行驶的事件信息、道路安全行驶辅助基础设施、车辆安全行驶的各类操作数据信息，路侧传感单元和车载单元采集的数据均传送至大数据服务平台，所述大数据服务平台根据采集的数据进行逆向时空轨迹重构，将重构后的数据与此区域原始高精地图数据进行差分对比，将差异之处与原有高精地图进行叠加生成全新的道路基底高精地图，大数据服务平台通过不断接收路侧传感单元、车载单元发送回来的全新数据，通过持续的自我学习、完善并补充基底高精地图数据信息，使全新道路基底高精地图各类数据更加精准，自我完善和学习过程将持续不断进行，大数据服务平台再将路侧传感单元以及车载传感器采集回来的异常路况信息、异常交通事件事故信息、异常交通状态信息叠加并融合至全新道路基底高精地图中，并在全新道路基底高精地图中标注出其所在的位置，影响范围、发展态势以及生成预警告警提示信息内容，为无人驾驶车辆、自动驾驶车辆、人工辅助驾驶车辆安全行驶所需道路提供专用高精地图，供不同用户端调取使用。


2.如权利要求1所述的基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统，其特征在于，所述路侧传感单元采集道路上行驶的所有类型车辆动态信息、道路异常事件信息、车辆特征信息、交通状态信息、气候信息、车辆异常事件信息，车辆动态信息包括：每辆车的实时运动速度信息、运动方向信息、经纬度信息、加速度信息、运动方向角信息、车辆尺寸信息、车辆类型信息、所在车道信息、运动轨迹信息以及整个系统中的车辆唯一ID身份编号信息；车辆异常事件信息包括：车辆有无异常情况出现、异常行为出现；道路异常事件信息包括：有无危险行人出现、有无危险动物出现、有无道路塌方、有无山体滑坡、有无抛洒物出现、有无落石出现或其它影响正常道路通行的危险情况；车辆特征信息包括：车辆车牌信息、车标信息、车系信息、车型信息、车辆颜色信息；交通状态信息包括：畅通、拥堵、堵塞、排队信息，路侧传感单元通过专用通信通道以及通信方式将采集的各类数据传输到大数据服务平台以备调用。


3.如权利要求1所述的基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统，其特征在于，所述车载单元包括：车辆实时定位模块和车辆传感器，车辆实时定位模块包括北斗系统、伽利略系统、GPS定位系统，在车辆行驶过程中通过多种传感器以及实时定位模块为车辆提供周期性实时位置经纬度信息、速度信息以及时钟同步授时功能；车辆传感器包括车辆自身周围感知单元，负责感知车辆周围的环境、测绘车辆周围的环境，能够在任何时间确定车辆位置，通过感知数据为车辆在各种行车场景下提供安全驾驶的决策能力；通过车辆传感器实时动态获取车辆的位置信息、自身周围的路况信息、环境信息、标识标线信息、危害车辆安全行驶的事件信息、道路安全行驶辅助基础设施、车辆安全行驶的各类操作数据信息，车载单元通过专用通信通道以及通信方式将采集各类数据传输到大数据服务平台中以备调用。


4.如权利要求1所述的基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统，其特征在于，所述路侧传感单元和车载单元将采集的各类信息通过无线传输装置或有线网络线路发送至大数据服务平台，所述大数据服务平台对接收的数据进行整合分析。


5.如权利要求1所述的基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统，其特征在于，所述大数据服务平台接收到路侧传感单元和车载单元发送的数据后进行实时分析处理，通过处理后的数据进行逆向时空轨迹重构，利用每秒采集的车辆点迹绘制车辆的运动轨迹和行驶路径，通过车辆的行驶轨迹或行驶路径来绘制出区域断面车道的数量以及道路的界限，通过对连续道路断面的叠加形成整个道路的图形数据，并将标识标线信息、安全辅助基础设施信息融合在一起，形成全新参考用的道路图形数据信息、车道数据信息、实际车辆行驶的轨迹信息、路径信息和车辆行驶方向信息。


6.如权利要求5所述的基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统，其特征在于，所述大数据服务平台将生成的全新参考用的道路图形数据信息、车道数据信息、实际车辆行驶的轨迹信息、路径信息、标识标线信息、安全辅助基础设施信息和车辆行驶方向信息与系统存有的原始区域或道路的高精地图中包含的道路图形信息、车道数据信息、规划车辆行驶的行驶轨迹信息、路径信息、道路基础设施信息、安全防护信息、标识标线信息和车辆行驶方向信息做差分对比找不同的地方，将差异之处与原有的高精地图进行叠加生成全新的基底高精地图，并根据高速公路、国省道、城市道路基础建设对不同道路以及行车道和辅助设施的建设原则，分别对全新基底高精地图中的所涉及的所有内容数据信息进行校正完善，包括：道路通行车道宽度、车道数量、正确行驶路径、道路基础设...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯保国，耿驰远，付增辉，郝永坡，
申请(专利权)人：河北德冠隆电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：河北;13