一种车道特征的处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及一种车道特征的处理方法和装置，所述方法包括：获取高精地图；构建第一有向图；在第一有向图上任选两个第一结点作为起始、结束结点；对两者间的连通路径进行搜索生成第一路径集合；对第一路径集合中各个第一路径的结点边总数进行统计生成第一结点边总数；并将第一结点边总数超过第一总数阈值的作为冗余路径删除得到第二路径集合；对第二路径集合中的路径总数进行统计生成第一总数；并将集合中各个第一路径记为对应的第二路径；基于长短期记忆网络对第二路径的路径特征进行编码；并对起始结点到结束结点的车道特征进行识别；并将第一车道特征作为起始结点的一个补充特征添加到第一有向图中。通过本发明专利技术可以优化搜索效率。化搜索效率。化搜索效率。

【技术实现步骤摘要】
一种车道特征的处理方法和装置


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种车道特征的处理方法和装置。

技术介绍

[0002]自动驾驶系统的轨迹预测模块目前常见的一种预测方式为：对高精地图(HD Map)进行车道图(Lane Graph)转换，并基于转换后的车道图进行轨迹预测。常规的车道图其本质为一个异构的有向图(directed graph)，由结点(node)和结点边(edge)构成；每个结点对应一个车道，每个结点的结点输入特征来自于对应车道的高精度地图语义特征(诸如朝向、位置、中心线及中心线采样点、边缘线及边缘线采样点、长度、宽度、道路曲率等)；每条结点边连接两个结点，每条结点边的结点边特征与两条相邻车道的部分高精度地图语义特征和车道连通关系(诸如前后连通、左右连通、单向连通等)相关。由上述图元素描述不难看出，常规车道图上每两个车道即每两个结点之间除带有结点边的两个相邻结点之外，没有用于表征二者连通关系的车道特征，这样在进行两点间的路径搜索时就只能从起始结点出发沿着每个相邻结点进行逐步搜索，搜索方式单一、搜索计算量大、搜索效率也不理想。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的，就是针对现有技术的缺陷，提供一种车道特征的处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；对常规车道图进行改进，在保留常规车道图所有结点、结点边特征的同时，为各个结点增加一组能够反映当前结点与其他非直连结点之间连通关系的车道特征Y。通过本专利技术，就能在车道图上基于车道特征Y确认每两个车道即每两个结点之间的整体连通性，基于本专利技术输出的带有结点车道特征Y的车道图进行路径搜索不但可以支持传统的逐个结点搜索方式、还能支持带有结点步长的跳跃搜索方式，达到搜索方式多样化、减少搜索计算量、优化搜索效率的目的。
[0004]为实现上述目的，本专利技术实施例第一方面提供了一种车道特征的处理方法，所述方法包括：
[0005]获取高精地图；所述高精地图包括多个第一道路；所述第一道路包括多个第一车道；
[0006]根据所述高精地图构建有向图生成对应的第一有向图；所述第一有向图包括结点集合V和结点边集合E；所述结点集合V包括多个第一结点v；所述第一结点v与所述第一车道一一对应；所述结点边集合E包括多个第一结点边e；各个所述第一结点边e连接两个所述第一结点v；各个所述第一结点v对应一个第一车道输入特征x
v
；各个所述第一结点边e对应一个第一结点边特征x
e
；
[0007]在所述第一有向图上任选两个所述第一结点v作为对应的起始结点v
start
和结束结点v
end
；并按从所述起始结点v
start
到所述结束结点v
end
的方向对两者间的连通路径进行搜索生成对应的第一路径集合；若所述第一路径集合不为空，则对所述第一路径集合中各个第一路径的结点边总数进行统计生成对应的第一结点边总数；并将所述第一路径集合中所述
第一结点边总数超过预设的第一总数阈值N
max
的所述第一路径作为冗余路径删除得到对应的第二路径集合；所述第一路径集合包括多个所述第一路径；所述第一路径包括一个或多个所述第一结点边e；
[0008]若所述第二路径集合不为空，则对所述第二路径集合中所述第一路径的总数进行统计生成对应的第一总数M；并将所述第二路径集合中各个所述第一路径记为对应的第二路径P
i
，1≤i≤M；并将各个所述第二路径P
i
的所述第一结点边总数记为对应的第一结点边总数N
i
，1≤N
i
≤N
max
；
[0009]基于预设的长短期记忆网络根据各个所述第二路径P
i
的所有所述第一结点边e的所述第一结点边特征x
e
对所述第二路径P
i
的路径特征进行编码生成对应的第一特征编码Φ
i
；并根据得到的所述第一总数M的所述第一路径特征Φ
i
和所述结束结点v
end
的所述第一车道输入特征x
v
对所述起始结点v
start
到所述结束结点v
end
的车道特征进行识别生成对应的第一车道特征并将所述第一车道特征作为所述起始结点v
start
的一个补充特征添加到所述第一有向图中。
[0010]优选的，各个所述第一车道对应一个第一车道语义集合。
[0011]优选的，所述根据所述高精地图构建有向图生成对应的第一有向图，具体包括：
[0012]以所述高精地图中的各个所述第一车道构建对应的所述第一结点v；并根据各个所述第一车道的所述第一车道语义集合对对应的所述第一结点v的所述第一车道输入特征x
v
进行设置；并由得到的所有第一结点v构成对应的所述结点集合V；
[0013]以所述高精地图中每两个可以纵向或横向连通的所述第一车道作为对应的第一车道组；并将所述第一车道组对应的两个所述第一结点v作为对应的第一结点对；并为所述第一结点对构建对应的所述第一结点边e；并根据所述第一车道组中两个所述第一车道的连通方向设置对应的所述第一结点边e的连接方向；并根据所述第一车道组中两个所述第一车道的连通方向和两个所述第一车道语义集合设置对应的所述第一结点边e的所述第一结点边特征x
e
；并由得到的所有所述第一结点边e构成对应的所述结点边集合E；
[0014]由得到的所述结点集合V和所述结点边集合E构成对应的所述第一有向图。
[0015]优选的，所述基于预设的长短期记忆网络根据各个所述第二路径P
i
的所有所述第一结点边e的所述第一结点边特征x
e
对所述第二路径P
i
的路径特征进行编码生成对应的第一特征编码Φ
i
，具体包括：
[0016]按从所述起始结点v
start
到所述结束结点v
end
的方向，对当前所述第二路径P
i
的所述第一结点边总数N
i
的所述第一结点边e的所述第一结点边特征x
e
进行排序生成对应的第一特征序列{x
e,k
}，1≤k≤N
i
；并对所述第一特征序列{x
e,k
}中各个结点边特征x
e,k
按独热编码格式进行编码格式转换；
[0017]将完成编码格式转换的所述第一特征序列{x
e,k
}输入所述长短期记忆网络进行计算生成对应的所述第一路径特征Φ
i
，
[0018]Φ
i
＝LSTM({x
e,k
})，
[0019]LSTM()为所述长短期记忆网络的模型函数。
[0020]优选的，所述根据得到的所述第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车道特征的处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取高精地图；所述高精地图包括多个第一道路；所述第一道路包括多个第一车道；根据所述高精地图构建有向图生成对应的第一有向图；所述第一有向图包括结点集合V和结点边集合E；所述结点集合V包括多个第一结点v；所述第一结点v与所述第一车道一一对应；所述结点边集合E包括多个第一结点边e；各个所述第一结点边e连接两个所述第一结点v；各个所述第一结点v对应一个第一车道输入特征x
v
；各个所述第一结点边e对应一个第一结点边特征x
e
；在所述第一有向图上任选两个所述第一结点v作为对应的起始结点v
start
和结束结点v
end
；并按从所述起始结点v
start
到所述结束结点v
end
的方向对两者间的连通路径进行搜索生成对应的第一路径集合；若所述第一路径集合不为空，则对所述第一路径集合中各个第一路径的结点边总数进行统计生成对应的第一结点边总数；并将所述第一路径集合中所述第一结点边总数超过预设的第一总数阈值N
max
的所述第一路径作为冗余路径删除得到对应的第二路径集合；所述第一路径集合包括多个所述第一路径；所述第一路径包括一个或多个所述第一结点边e；若所述第二路径集合不为空，则对所述第二路径集合中所述第一路径的总数进行统计生成对应的第一总数M；并将所述第二路径集合中各个所述第一路径记为对应的第二路径P
i
，1≤i≤M；并将各个所述第二路径P
i
的所述第一结点边总数记为对应的第一结点边总数N
i
，1≤N
i
≤N
max
；基于预设的长短期记忆网络根据各个所述第二路径P
i
的所有所述第一结点边e的所述第一结点边特征x
e
对所述第二路径P
i
的路径特征进行编码生成对应的第一特征编码Φ
i
；并根据得到的所述第一总数M的所述第一路径特征Φ
i
和所述结束结点v
end
的所述第一车道输入特征x
v
对所述起始结点v
start
到所述结束结点v
end
的车道特征进行识别生成对应的第一车道特征并将所述第一车道特征作为所述起始结点v
start
的一个补充特征添加到所述第一有向图中。2.根据权利要求1所述的车道特征的处理方法，其特征在于，各个所述第一车道对应一个第一车道语义集合。3.根据权利要求2所述的车道特征的处理方法，其特征在于，所述根据所述高精地图构建有向图生成对应的第一有向图，具体包括：以所述高精地图中的各个所述第一车道构建对应的所述第一结点v；并根据各个所述第一车道的所述第一车道语义集合对对应的所述第一结点v的所述第一车道输入特征x
v
进行设置；并由得到的所有第一结点v构成对应的所述结点集合V；以所述高精地图中每两个可以纵向或横向连通的所述第一车道作为对应的第一车道组；并将所述第一车道组对应的两个所述第一结点v作为对应的第一结点对；并为所述第一结点对构建对应的所述第一结点边e；并根据所述第一车道组中两个所述第一车道的连通方向设置对应的所述第一结点边e的连接方向；并根据所述第一车道组中两个所述第一车道的连通方向和两个所述第一车道语义集合设置对应的所述第一结点边e的所述第一结点边特征x
e
；并由得到的所有所述第一结点边e构成对应的所述结点边集合E；由得到的所述结点集合V和所述结点边集合E构成对应的所述第一有向图。
4.根据权利要求1所述的车道特征的处理方法，其特征在于，所述基于预设的长短期记忆网络根据各个所述第二路径P
i
的所有所述第一结点边e的所述第一结点边特征x
e
对所述第二路径P
i
的路径特征进行编码生成对应的第一特征编码Φ
i
，具体包括：按从所述起始结点v
start
到所述结束结点v
end
的方向，对当前所述第二路径P
i
的所述第一结点边总数N
i
的所述第一结点边e的所述第一结点边特征x
e
进行排序生成对应的第一特征序列{x
e,k
}，1≤k≤N
i
；并对所述第一特征序列{x
e,k
}中各个结点边特征x
e,k
按独热编码格式进行编码格式转换；将完成编码格式转换的所述第一特征序列{x
e,k
}输入所述长短期记忆网络进行计算生成对应的所述第一路径特征Φ
i
，Φ
i
＝LSTM({x
e,k
})，LSTM()为所述长短期记忆网络的模型函数。5.根据权利要求1所述的车道特征的处理方法，其特征在于，所述根据得到的所述第一总数M的所述第一路径特征Φ
i
...

【专利技术属性】
技术研发人员：大方，张雨，何润林，
申请(专利权)人：苏州轻棹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：