本公开提供了高精地图道路边界更新方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通、大数据领域。具体实现方案为：从与采集到的道路边界数据相对应的至少一个第一矢量点和与历史道路边界数据相对应的至少一个第二矢量点中，确定满足预设条件的至少一个匹配对，每个匹配对包括一个第一矢量点和一个第二矢量点；针对每个匹配对，计算匹配对中的第一矢量点和第二矢量点之间的法向距离；根据法向距离，确定匹配对集合；以及根据匹配对集合中的每个匹配对的第一矢量点，更新历史道路边界数据。更新历史道路边界数据。更新历史道路边界数据。
【技术实现步骤摘要】
高精地图道路边界更新方法、装置、电子设备以及存储介质
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及自动驾驶、智能交通、大数据领域，具体地，涉及一种高精地图道路边界更新方法、装置、电子设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]高精地图作为无人驾驶领域的稀缺资源以及刚需，在整个领域扮演着核心角色，可以帮助无人车预先感知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等，结合智能路径规划，让无人车做出正确决策，是无人车驾驶不可或缺的数据来源。无人驾驶需要将传感器搜集的信息跟储存的高精地图对比，判断位置和方向，才能保证无人车安全驾驶至目的地。因此，高精地图数据采集的准确性对于无人驾驶来说非常关键。
技术实现思路
[0003]本公开提供了一种高精地图道路边界更新方法、装置、电子设备以及存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种高精地图道路边界更新方法，包括：从与采集到的道路边界数据相对应的至少一个第一矢量点和与历史道路边界数据相对应的至少一个第二矢量点中，确定满足预设条件的至少一个匹配对，每个所述匹配对包括一个所述第一矢量点和一个所述第二矢量点；针对每个所述匹配对，计算所述匹配对中的第一矢量点和第二矢量点之间的法向距离；根据所述法向距离，确定匹配对集合；以及根据所述匹配对集合中的每个匹配对的第一矢量点，更新所述历史道路边界数据。
[0005]根据本公开的另一方面，提供了一种高精地图道路边界更新装置，包括：第一确定模块，用于从与采集到的道路边界数据相对应的至少一个第一矢量点和与历史道路边界数据相对应的至少一个第二矢量点中，确定满足预设条件的至少一个匹配对，每个所述匹配对包括一个所述第一矢量点和一个所述第二矢量点；计算模块，用于针对每个所述匹配对，计算所述匹配对中的第一矢量点和第二矢量点之间的法向距离；第二确定模块，用于根据所述法向距离，确定匹配对集合；以及第一更新模块，用于根据所述匹配对集合中的每个匹配对的第一矢量点，更新所述历史道路边界数据。
[0006]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的高精地图道路边界更新方法。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的高精地图道路边界更新方法。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的高精地图道路边界更新方法。
[0009]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特
征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0010]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0011]图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用高精地图道路边界更新方法及装置的示例性系统架构；
[0012]图2示意性示出了根据本公开实施例的高精地图道路边界更新方法的流程图；
[0013]图3示意性示出了根据本公开实施例的高精地图道路边界更新方法的整体流程图；
[0014]图4示意性示出了根据本公开实施例的高精地图道路边界更新装置的框图；以及
[0015]图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备的示意性框图。
具体实施方式
[0016]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0017]在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。
[0018]高精地图在自动驾驶汽车中起着重要作用。尤其是高精地图中的数据时效性对自动驾驶意义重大。高精地图的数据更新生产方式主要是通过专业采集车定期将道路信息的多种传感器数据采集后，通过自动化算法+人工标注的方式完成数据变化点发现和更新。传感器数据主要包括IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)轨迹数据、激光点云数据和高速相机图像数据。通过将基于原始资料的标注方式大规模应用于产线当中，以及研发自动化标注算法，能够大幅度的节省标注人员的作业时间，提高标注效率，降低生产成本。
[0019]专利技术人在实现本公开构思的过程中发现，原始资料经过一定的数据处理，生成可视化的标注资料，包括2/3维点云视图、图像视图、轨迹数据等。标注人员在定制的标注工具上参照这些资料，对比已有母库数据进行道路边界变更点的发现和更新。其标注的道路边界主要包括护栏、路沿。主要存在如下痛点：自动化算法面临的场景繁多，容易导致识别出错，例如包括道路磨损、道路遮挡导致未召回，采集质量受多种因素影响导致不稳定，自动化标注算法因环境、系统原因导致误识别等。道路边界的变更点发现效率低，标注人员需要全图数据重新检查后才能发现变更点，成本高昂。标注效率低，标注人员需要手动的根据变更点数据进行删除、更新、新增等操作。对标注人员素质要求高，高精地图对数据精度有一定要求，进而需要标注人员经过长时间的培训才能胜任该项工作，加大了人工投入成本。
[0020]有鉴于此，本公开提供了一种高精地图道路边界更新方法，包括：从与采集到的道路边界数据相对应的至少一个第一矢量点和与历史道路边界数据相对应的至少一个第二矢量点中，确定满足预设条件的至少一个匹配对，每个匹配对包括一个第一矢量点和一个
第二矢量点；针对每个匹配对，计算匹配对中的第一矢量点和第二矢量点之间的法向距离；根据法向距离，确定匹配对集合；以及根据匹配对集合中的每个匹配对的第一矢量点，更新历史道路边界数据。
[0021]图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用高精地图道路边界更新方法及装置的示例性系统架构。
[0022]需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的
技术实现思路
，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。例如，在另一实施例中，可以应用高精地图道路边界更新方法及装置的示例性系统架构可以包括终端设备，但终端设备可以无需与服务器进行交互，即可实现本公开实施例提供的高精地图道路边界更新方法及装置。
[0023]如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络10本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种高精地图道路边界更新方法，包括：从与采集到的道路边界数据相对应的至少一个第一矢量点和与历史道路边界数据相对应的至少一个第二矢量点中，确定满足预设条件的至少一个匹配对，每个所述匹配对包括一个所述第一矢量点和一个所述第二矢量点；针对每个所述匹配对，计算所述匹配对中的第一矢量点和第二矢量点之间的法向距离；根据所述法向距离，确定匹配对集合；以及根据所述匹配对集合中的每个匹配对的第一矢量点，更新所述历史道路边界数据。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述法向距离，确定匹配对集合包括：在所述法向距离大于或等于第一预设阈值的情况下，确定与所述法向距离相对应的目标匹配对；以及根据所述目标匹配对，确定所述匹配对集合。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述匹配对集合中包括多个所述目标匹配对；所述根据所述目标匹配对，确定所述匹配对集合包括：从与多个所述目标匹配对相对应的多个第一矢量点中，确定用于表征道路边界的连续长度大于或等于第二预设阈值的至少两个第一矢量点；以及根据与所述至少两个第一矢量点各自相对应的目标匹配对，确定所述匹配对集合。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从与采集到的道路边界数据相对应的至少一个第一矢量点和与历史道路边界数据相对应的至少一个第二矢量点中，确定满足预设条件的至少一个匹配对包括：针对每个所述第一矢量点，分别计算所述第一矢量点和每个所述第二矢量点之间的距离和方向夹角；以及根据所述距离小于或等于第三预设阈值，且所述方向夹角小于或等于第四预设阈值的第一矢量点和第二矢量点，确定满足所述预设条件的匹配对。5.根据权利要求1至4中任一所述的方法，还包括：确定所述至少一个匹配对中所包括的至少一个目标第一矢量点和至少一个目标第二矢量点；从所述至少一个第一矢量点中，确定除所述目标第一矢量点之外的其他第一矢量点；从所述至少一个第二矢量点中，确定除所述目标第二矢量点之外的其他第二矢量点；以及根据所述其他第一矢量点和所述其他第二矢量点，更新所述历史道路边界数据。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述其他第一矢量点和所述其他第二矢量点，更新所述历史道路边界数据包括：根据所述其他第一矢量点，确定待增加道路边界数据；在所述历史道路边界数据中，增加与所述待增加道路边界数据相关的数据；根据所述其他第二矢量点，确定待删除道路边界数据；以及将所述历史道路边界数据中的与所述待删除道路边界数据相关的数据删除。7.一种高精地图道路边界更新装置，包括：第一确定模块，用于从与采集到的道路边界数据相对应的至少一个第一矢量点和与历
史道路边界数据相对应的至少一个第二矢量点中，确定满足预设条件的至少一个匹配对，每个所述匹配对包括一个所述第一矢量点和一个所述第二矢量点；计算模块，用于针对每个所述匹配对，计算所述匹配对中的第一矢量点和第二矢量点之间的法向距离；...
【专利技术属性】
技术研发人员：原远，白宇，彭亮，万国伟，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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