一种高精度地图车道组平齐切割方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种高精度地图车道组平齐切割方法及系统，先是利用简单的点和线的位置关系，选取出和道路切割点距离最近的车道组，并将切割点投影到车道组的中间车道上，然后再利用直线和线段的关系，判断切割线是否需要对车道组进行切割，并对车道组内的车道形状和车道边线形状进行切割，保证切割后车道组的形状平齐。在精度误差范围内，通过简单的平面级数据计算问题来提高自动驾驶车辆的定位精度级安全性，算法实施简单易行，容易理解。容易理解。容易理解。

【技术实现步骤摘要】
一种高精度地图车道组平齐切割方法及系统


[0001]本专利技术涉及高精度电子地图数据处理
，更具体地，涉及一种高精度电子地图车道组平齐切割方法及系统。

技术介绍

[0002]随着高精度导航地图在自动驾驶中的逐步应用，地图数据的图幅管理功能被充分应用于主动安全和无人驾驶的基本需求中，以满足车辆快速获取所需范围的数据。在高精度地图图幅边界处需对道路和车道组数据进行切割，以满足地图数据分图幅进行存储。而车道组形状的平齐可以提高车辆定位的精度及效率，保证自动驾驶车辆的安全，故此时需要尽量保证车道组在切割后其关联的所有车道和车道边线的形状都平齐，为车辆精确定位提供保障。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种高精度电子地图车道组平齐切割方法及系统，
[0004]根据本专利技术的第一方面，提供了一种高精度地图车道组平齐切割方法，包括：
[0005]获取高精度地图中的车道、车道边线数据及道路切割数据；
[0006]按道路通行方向归集每条道路上的车道组数据；
[0007]根据所述道路切割数据，获取每条道路上的车道切割线列表，并计算所述车道切割线列表中的每条切割线距离最近的车道组索引，作为每一条切割线关联的车道组；
[0008]基于每条切割线距离最近的车道组索引，沿道路通行方向为每一条切割线所关联的车道组分配切割线；
[0009]根据每一个车道组分配到的切割线对车道组进行切割。
[0010]在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以作出如下改进。
[0011]可选的，每一条车道关联的道路id和车道组序号，归集每个车道组内的所有车道，并将每一个车道组内的所有车道进行排序；
[0012]根据车道关联的左右侧车道边线id，归集每个车道组的车道边线；
[0013]按道路id，归集每一条道路所关联的所有车道组集合，并按道路通行方向进行排序。
[0014]可选的，根据所述道路切割数据，获取每条道路上的车道切割线列表，之前还包括：
[0015]遍历道路集合，根据当前道路的道路切割数据，判断当前道路是否被切割，若未被切割，则当前道路关联的所有车道组均不用被切割；
[0016]若当前道路被切割，获取当前道路被切割后的子道路，将所有子道路按照切割顺序依次排序，构成子道路集合。
[0017]可选的，所述根据所述道路切割数据，获取每条道路上的车道切割线列表，包括：
[0018]依次遍历所述子道路集合中的前n
‑
1条子道路，取每条子道路的最后一个形点作为当前子道路对应的切割点，构成道路切割点集合；
[0019]获取当前道路关联的每个车道组的最左侧车道和中间车道的形状；
[0020]依次遍历道路切割点集合中的切割点，计算任一个切割点到每个车道组最左侧车道的最近距离，将距离最近的车道组作为所述任一个切割点关联的车道组；
[0021]将所述任一个切割点投影到关联的车道组的中间车道上，得到投影点pt_a，过投影点pt_a做垂直于所述中间车道的垂线，作为切割线，遍历所有的切割点，记录每条切割线的形状及关联的车道组索引，构成切割线集合。
[0022]可选的，所述基于每条切割线距离最近的车道组索引，沿道路通行方向为每一条切割线所关联的车道组分配切割线，包括：
[0023]取所述切割线集合中的第一条切割线，获取所关联的车道组lg_index和第一条子道路，并记录前一条切割线对应的车道组索引pre_lg_index；
[0024]对于索引在pre_lg_index和lg_index之间的车道组不用分配切割线，直接将车道组关联到第一条子道路上；
[0025]获取索引为lg_index的车道组lg_a，根据所关联的切割线切割车道组lg_a的状态判断是否将所关联的切割线分配给车道组lg_a；
[0026]遍历每一条切割线，根据切割线切割所关联车道组的状态，获取每一个车道组所分配到的切割线。
[0027]可选的，所述获取索引为lg_index的车道组lg_a，根据所关联的切割线切割车道组lg_a的状态判断是否将所关联的切割线分配给车道组lg_a，包括：
[0028]基于切割线切割车道组中的所有车道，若只切中部分车道，则为所述车道组不分配切割线；若切割后车道的长度小于设定长度阈值，则也不为所述车道组分配切割线；
[0029]否则，将切割线分配给车道组。
[0030]可选的，所述根据每一个车道组分配到的切割线对车道组进行切割，包括：
[0031]遍历道路关联的车道组列表，若车道组未分配切割线，则不需要进行切割；
[0032]否则，获取车道组分配到的切割线，使用切割线对车道组中的车道边线和车道进行切割，构成切割后的车道组信息，并将切割后的车道组关联到对应的子道路上。
[0033]根据本专利技术的第二方面，提供一种高精度地图车道组平齐切割系统，包括：
[0034]第一获取模块，用于获取高精度地图中的车道、车道边线数据及道路切割数据；
[0035]归集模块，用于按道路通行方向归集每条道路上的车道组数据；
[0036]第二获取模块，用于根据所述道路切割数据，获取每条道路上的车道切割线列表，并计算所述车道切割线列表中的每条切割线距离最近的车道组索引，作为每一条切割线关联的车道组；
[0037]分配模块，用于基于每条切割线距离最近的车道组索引，沿道路通行方向为每一条切割线所关联的车道组分配切割线；
[0038]切割模块，用于根据每一个车道组分配到的切割线对车道组进行切割。
[0039]根据本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现高精度地图车道组平齐切割方法的步骤。
[0040]根据本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现高精度地图车道组平齐切割方法的步骤。
[0041]本专利技术提供的一种高精度地图车道组平齐切割方法及系统，先是利用简单的点和线的位置关系，选取出和道路切割点距离最近的车道组，并将切割点投影到车道组的中间车道上，然后再利用直线和线段的关系，判断切割线是否需要对车道组进行切割，并对车道组内的车道形状和车道边线形状进行切割，保证切割后车道组的形状平齐。在精度误差范围内，通过简单的平面级数据计算问题来提高自动驾驶车辆的定位精度级安全性，算法实施简单易行，容易理解。
附图说明
[0042]图1为本专利技术提供的一种高精度地图车道组平齐切割方法流程图；
[0043]图2为道路、车道组、子道路、切割线之间的关系的示意图；
[0044]图3为一种高精度地图车道组平齐切割的整体流程示意图；
[0045]图4为本专利技术提供的一种高精度地图车道组平齐切割系统的结构示意图；
[0046]图5为本专利技术提供的一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高精度地图车道组平齐切割方法，其特征在于，包括：获取高精度地图中的车道、车道边线数据及道路切割数据；按道路通行方向归集每条道路上的车道组数据；根据所述道路切割数据，获取每条道路上的车道切割线列表，并计算所述车道切割线列表中的每条切割线距离最近的车道组索引，作为每一条切割线关联的车道组；基于每条切割线距离最近的车道组索引，沿道路通行方向为每一条切割线所关联的车道组分配切割线；根据每一个车道组分配到的切割线对车道组进行切割。2.根据权利要求1所述的车道组平齐切割方法，其特征在于，所述按道路通行方向归集每条道路上的车道组数据，包括：根据每一条车道关联的道路id和车道组序号，归集每个车道组内的所有车道，并将每一个车道组内的所有车道进行排序；根据车道关联的左右侧车道边线id，归集每个车道组的车道边线；按道路id，归集每一条道路所关联的所有车道组集合，并按道路通行方向进行排序。3.根据权利要求1所述的车道组平齐切割方法，其特征在于，所述根据所述道路切割数据，获取每条道路上的车道切割线列表，之前还包括：遍历道路集合，根据当前道路的道路切割数据，判断当前道路是否被切割，若未被切割，则当前道路关联的所有车道组均不用被切割；若当前道路被切割，获取当前道路被切割后的子道路，将所有子道路按照切割顺序依次排序，构成子道路集合。4.根据权利要求3所述的车道组平齐切割方法，其特征在于，所述根据所述道路切割数据，获取每条道路上的车道切割线列表，包括：依次遍历所述子道路集合中的前n
‑
1条子道路，取每条子道路的最后一个形点作为当前子道路对应的切割点，构成道路切割点集合；获取当前道路关联的每个车道组的最左侧车道和中间车道的形状；依次遍历道路切割点集合中的切割点，计算任一个切割点到每个车道组最左侧车道的最近距离，将距离最近的车道组作为所述任一个切割点关联的车道组；将所述任一个切割点投影到关联的车道组的中间车道上，得到投影点pt_a，过投影点pt_a做垂直于所述中间车道的垂线，作为切割线，遍历所有的切割点，记录每条切割线的形状及关联的车道组索引，构成切割线集合。5.根据权利要求4所述的车道组平齐切割方法，其特征在于，所述基于每条切割线距离最近的车道组索引，沿道路通行方向为每一条切割线所关联的车道组分配切割线，包括：取所述切割线集合中的第一条切割线，获取所关联的车道组lg_index和第一条子道...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘小燕，朱军，严小坚，刘奋，
申请(专利权)人：武汉中海庭数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：