一种高精度地图数据的生成方法、装置及服务器制造方法及图纸

本公开涉及了一种高精度地图数据的生成方法、装置及服务器。所述方法包括：获取当前众包采集得到的地图要素数据，并确定出所述地图要素数据中的路口的位置；根据所述路口位置，对所述地图要素数据进行分割；分别将分割后的所述地图要素数据中属于相邻两个路口之间的地图要素数据进行聚合，得到各道路的地图要素数据；以所述道路为基本单元，分别对各道路的地图要素数据进行处理，得到高精度地图数据。以实现以道路为基本单元，对道路的地图要素数据进行高精度地图所需的处理，从而得到整个高精度地图数据，尽可能降低车辆惯导对数据准确性的影响，保证高精度地图数据的准确性。保证高精度地图数据的准确性。保证高精度地图数据的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种高精度地图数据的生成方法、装置及服务器


[0001]本公开涉及地理信息
，特别涉及一种高精度地图数据的生成方法、装置及服务器。

技术介绍

[0002]高精度地图是指高精度、精细化定义的地图，与目前已被人广泛知晓的电子地图不同，其精度需要往往需要达到分米级，能够准确区分各个车道。
[0003]与传统电子地图不同，高精度地图的主要服务目标是自动驾驶和高级智能辅助驾驶，自动驾驶例如无人驾驶车等。与人类驾驶员不同，机器驾驶员缺乏与生俱来的视觉识别、逻辑分析能力。比如，人可以很轻松、准确地利用图像、GPS定位自己，鉴别障碍物、人、交通信号灯等，但这对当前的机器人来说都是非常困难的任务。
[0004]因此，高精度地图是当前自动驾驶、无人驾驶车技术中必不可少的一个组成部分。高精度地图包含大量行车辅助信息，其中，最重要的是对路网精确的三维表征(厘米级精度)。此外，高精地图还需要比传统地图有更高的实时性，保证地图要素的“新”和“鲜”。由于路网每天都有变化，如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标识改变等。这些变化需要及时反映在高精地图上以确保无人车行驶安全。
[0005]如何实现大规模高精度地图的制作和更新已经成为地图行业的难题。目前高精度地图数据的生成方式通常是通过众包采集的方式，即：依赖配备有多种传感器(惯导、相机、激光雷达、毫米雷达等)的车辆执行自动驾驶任务，众包采集过程中，车辆的惯导提供了车辆的绝对位置，相机或激光雷达可测量出车辆周围的地图要素与车辆之间的相对位置关系，两者结合可制作得到高精度地图所需的地图要素数据。
[0006]由于车辆惯导的误差在相对短的一段时间或者一段距离内可视作是不变的，随着时间和距离的延长，其误差会发生变化，如果将众包采集的所有数据作为整体来制作和更新高精度地图，则惯导误差的变化势必会影响高精度地图数据的准确性。

技术实现思路

[0007]鉴于上述问题，提出了本公开以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种高精度地图数据的生成方法、装置及服务器。
[0008]第一方面，本公开实施例提供一种高精度地图数据的生成方法，包括：
[0009]获取当前众包采集得到的地图要素数据，并确定出所述地图要素数据中的路口的位置；
[0010]根据所述路口位置，对所述地图要素数据进行分割；
[0011]分别将分割后的所述地图要素数据中属于相邻两个路口之间的地图要素数据进行聚合，得到各道路的地图要素数据；
[0012]以所述道路为基本单元，分别对各道路的地图要素数据进行处理，得到高精度地图数据。
[0013]在一个实施例中，确定出所述道路地图数据中的路口的位置，具体包括：
[0014]识别出所述地图要素数据中的车道线数据；
[0015]根据所述车道线数据中沿道路延伸方向上各车道线之间的距离，确定所述地图要素数据中路口的位置。
[0016]在一个实施例中，识别出所述地图要素数据中的车道线数据，包括：
[0017]对众包采集得到的各道路地图照片中的车道线的中心点及其位置进行识别；
[0018]将彼此距离小于预设的第一距离阈值的各中心点分别进行平滑连接，得到对应的车道线数据。
[0019]在一个实施例中，根据所述车道线数据中各车道线之间的距离，确定所述道路地图数据中的路口，包括：
[0020]判断所述车道线数据中，沿道路延伸方向上断开的两段相邻车道线之间的距离是否大于预设的第二距离阈值，若大于，则判断车道线之间为路口。
[0021]在一个实施例中，分别将分割后的所述道路地图数据中属于相邻两个路口之间的地图要素进行聚合，得到各道路的地图要素数据，包括：
[0022]确定沿道路延伸方向上属于相邻的两个路口之间的车道线数据中车道线的首点和尾点；
[0023]按照所述车道线首点和尾点的采集时间，将所述地图要素数据中属于所述第二方面，本公开实施例提供一种高精度地图数据的生成装置，包括：
[0024]获取模块，用于获取当前众包采集得到的道路地图数据；
[0025]路口确定模块，用于确定出所述道路地图数据中的路口的位置；
[0026]分割模块，用于根据所述路口位置，对所述道路地图数据进行分割；
[0027]聚合模块，用于分别将分割后的所述道路地图数据中属于相邻两个路口之间的地图要素进行聚合，得到各道路的地图要素数据；
[0028]生成模块，用于以所述道路为基本单元，分别对各道路的地图要素数据进行处理，得到高精度地图数据。
[0029]在一个实施例中，所述路口确定模块，用于识别出所述地图要素数据中的车道线数据；根据所述车道线数据中沿道路延伸方向上各车道线之间的距离，确定所述地图要素数据中的路口的位置。
[0030]第三方面，本公开实施例提供一种高精度地图，所述高精度地图的数据是通过前述高精度地图生成的方法得到的。
[0031]第四方面，本公开实施例提供一种高精度地图服务器，包括：存储器、处理器及存储于存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述指令被处理器执行时能够实现前述高精度地图数据的生成方法。
[0032]第五方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现前述高精度地图数据的生成方法。
[0033]本公开实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
[0034]本公开实施例提供的上述高精度地图数据的生成方法、装置及服务器，对众包采集到的地图要素数据，确定其中的路口的位置，并依据路口，对地图要素数据进行分割，将分割后的属于相邻两个路口之间的地图要素数据进行聚合，得到各道路的地图要素数据，
以实现以道路为基本单元，对道路的地图要素数据进行高精度地图所需的处理，从而得到整个高精度地图数据，本公开实施按照较小的范围对采集的地图要素数据进行分割，对每个较小范围进行数据的处理，进而保证高精度地图数据整体的准确性，尽可能降低车辆惯导对数据准确性的影响，另外，以道路为基本单元进行数据处理的方式，单个道路数据量较小，可并行处理以提高高精度地图数据的制作和更新的效率。
[0035]本公开的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本公开而了解。本公开的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0036]下面通过附图和实施例，对本公开的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0037]附图用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开的实施例一起用于解释本公开，并不构成对本公开的限制。在附图中：
[0038]图1为本公开实施例提供的高精度地图数据的生成方法的流程图；
[0039]图2为本公开实施例提供的高精度地图中包含的地图要素的示意图；
[0040]图3为本公开实施例中确定出道路地图数据中的路口本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高精度地图数据的生成方法，包括：获取当前众包采集得到的地图要素数据，并确定出所述地图要素数据中的路口的位置；根据所述路口位置，对所述地图要素数据进行分割；分别将分割后的所述地图要素数据中属于相邻两个路口之间的地图要素数据进行聚合，得到各道路的地图要素数据；以所述道路为基本单元，分别对各道路的地图要素数据进行处理，得到高精度地图数据。2.如权利要求1所述的方法，确定出所述道路地图数据中的路口的位置，具体包括：识别出所述地图要素数据中的车道线数据；根据所述车道线数据中沿道路延伸方向上各车道线之间的距离，确定所述地图要素数据中路口的位置。3.如权利要求2所述的方法，识别出所述地图要素数据中的车道线数据，包括：对众包采集得到的各道路地图照片中的车道线的中心点及其位置进行识别；将彼此距离小于预设的第一距离阈值的各中心点分别进行平滑连接，得到对应的车道线数据。4.如权利要求2所述的方法，根据所述车道线数据中各车道线之间的距离，确定所述道路地图数据中的路口，包括：判断所述车道线数据中，沿道路延伸方向上断开的两段相邻车道线之间的距离是否大于预设的第二距离阈值，若大于，则判断车道线之间为路口。5.如权利要求2-4任一项所述的方法，分别将分割后的所述道路地图数据中属于相邻两个路口之间的地图要素进行聚合，得到各道路的地图要素数据，包括：确定沿道路延伸方向上属于相邻的两个路口之间的...

【专利技术属性】
技术研发人员：周帅，贾双成，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：