【技术实现步骤摘要】
一种地图数据测评方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及智能驾驶
,尤其涉及一种地图数据测评方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在智能驾驶的过程中,高精度地图必不可少,其中,高精度地图目前主要包括:矢量地图、点云地图等,并且,通过高精度地图,能够为车辆提供先验信息,从而能够使得车辆实现路径规划、高精度定位、控制信息存储等功能。
[0003]鉴于,智能驾驶依赖于高精度地图的准确性和时效性,故而,通常采用众包建图的思路,实时在云端生成高精度地图,因此,众包数据的质量评估对于确定生成高精度地图的准确性起着至关重要的作用,其中,众包数据包括但不限于:轨迹数据、视频数据、雷达数据以及车内传感器数据。
[0004]相关技术中,参阅图1所示,通过将上报的众包数据与第三方人工标注的地图数据进行对比,从而获得众包数据的得分结果,进而根据众包数据的得分结果,确定生成高精度地图的准确性。
[0005]可见,采用上述的地图数据测评方式,如果在没有第三方人工标注的地图数据的情况下,将无法 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种地图数据测评方法,其特征在于,包括:获取多个车辆各自在目标行驶路段的车辆行驶轨迹;其中,每个车辆行驶轨迹表征:相应车辆在所述目标行驶路段观测的路况信息;基于所述多个车辆各自在所述目标行驶轨迹的位姿信息,确定多个车辆行驶轨迹中,各个观测目标各自的目标匹配对;其中,每个目标匹配对表征:相应的两个观测目标满足预设的目标属性相似度条件;基于对应所述各个观测目标的目标类型分别设置的数据测评方式,对获得的各个目标匹配对进行地图数据测评,获得所述各个目标匹配对各自对应的地图数据测评子结果;基于获得的各个地图数据测评子结果,确定所述多个车辆行驶轨迹对应的地图数据测评结果。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取多个车辆各自在目标行驶路段的车辆行驶轨迹,包括:从预设的车辆行驶轨迹集合中,筛选出与所述目标行驶路段的路段标识相匹配的车辆行驶轨迹子集;从所述车辆行驶轨迹子集包含的各个车辆行驶轨迹中,获得所述多个车辆各自在所述目标行驶路段的车辆行驶轨迹。3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述多个车辆各自在所述目标行驶轨迹的位姿信息,确定多个车辆行驶轨迹中,各个观测目标各自的目标匹配对,包括:针对所述多个车辆行驶轨迹中任两个车辆行驶轨迹,分别执行以下操作:按照预设的轨迹片段划分阈值,对所述两个车辆行驶轨迹进行片段轨迹划分,获得两个行驶轨迹片段集;基于所述两个车辆行驶轨迹各自对应的位姿信息,从所述两个行驶轨迹片段集中,筛选出满足预设的位姿偏差条件的观测目标组合;将获得的观测目标组合作为所述目标匹配对。4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述两个车辆行驶轨迹各自对应的位姿信息,从所述两个行驶轨迹片段集中,筛选出满足预设的位姿偏差条件的观测目标组合,包括:基于获得的两个位姿信息,分别确定所述两个行驶轨迹片段集各自包含的轨迹片段对应的车辆位姿;若所述两个行驶轨迹片段集中,存在满足所述位姿偏差条件的两个轨迹片段,则将所述两个轨迹片段关联的,且满足所述目标属性相似度条件的两个观测目标,作为所述观测目标组合。5.如权利要求1
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4中任一项所述的方法,其特征在于,所述基于对应所述各个观测目标的目标类型分别设置的数据测评方式,对获得的各个目标匹配对进行地图数据测评,包括:针对所述各个目标匹配对,分别执行以下操作:若目标匹配对包含的观测目标的目标类型为点目标类型,则基于所述观测目标之间的点目标距离,对所述目标匹配对进行地图数据测评;若所述观测目标的目标类型为线目标类型,则基于所述观测目标之间的线目标夹角和线目标距离,对所述目标匹配对进行地图数据测评;
若所述观测目标的目标类型为面目标类型,则基于所述观测目标之间的面目标夹角和面目标重叠度,对所述目标匹配对进行地图数据测评。6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述获得所述各个目标匹配对各自对应的地图数据测评子结果,包括:对所述各个目标匹配对进行地图数据测评,得到所述各个目标匹配对各自的初始测评结果;基于预设的标准数据格式,对各个初始测评结果的初始数据格式进行数据格式转换将各个初始测评结果的初始数据格式转换为预设的标准数据格式,并基于转换后的各个初始测评结果,获得所述各个目标匹配对各自对应的地图数据测评子结果。7.一种地图数据测评装置,其特征在于,包括:获取模块,用于获取多个车辆各自在目标行驶路段的车辆行驶轨迹;其中,每个车辆行驶轨迹表征:相应车辆在所述目标行驶路段观测的路况信息;匹配模块,用于基于所述多个车辆各自在所述目标行驶轨迹的位姿...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈尧,陶世俊,文卫金,
申请(专利权)人:浙江吉利控股集团有限公司,
类型:发明
国别省市:
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