基于高精度定位定姿数据超低时延地图车道匹配算法、软件制造技术

本申请提供了一种基于高精度定位定姿数据超低时延地图车道匹配算法、软件，其中，空间索引的构建方法包括：获取车道宽度和用于表征车道位置走向的车道点迹坐标序列中的各相邻坐标；根据车道宽度和相邻坐标，确定可能与车道匹配的矩形区域；确定用于包围矩形区域的、长宽边分别与经纬度坐标系相平行的外接矩形，并获取外接矩形的其中一组对角线的顶点坐标数据；基于顶点坐标数据确定目标地址；根据顶点坐标数据和目标地址生成索引项添加至空间索引；循环执行上述各步骤，直至遍历完成车道点迹坐标序列中的所有相邻坐标，完成空间索引的构建，可以至少用以解决相关技术的方案中无法满足对于实时性要求较高、更新计算频率较快的应用场景的技术问题。的应用场景的技术问题。的应用场景的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于高精度定位定姿数据超低时延地图车道匹配算法、软件


[0001]本申请涉及信息
，尤其涉及一种基于高精度定位定姿数据超低时延地图车道匹配算法、软件。

技术介绍

[0002]伴随着车路协同技术的快速发展，应用于智能网联车辆的自动驾驶技术也被广泛应用于日常交通的方方面面。其中，在自动驾驶技术的应用场景中，往往需要获取当前车辆所在车道等信息，并且我们希望对应的应用软件的底层算法能够高效、准确地获取这些信息。这些信息比如可以是车道方位信息、车道宽度信息、车道限速信息、基于该车道是否允许直行的信息、基于该车道是否允许左转的信息等等。
[0003]相关技术中，一般通过表征车道位置走向的车道点迹坐标序列描述车道的方位，如图1所示。常见的实现自车所在车道的匹配定位的方法大致包括：循环遍历MAP消息中的每个节点，一般一个节点对应一个路口；对每个当前所访问的节点，循环遍历该节点下的每一条道路；对每一条道路，循环遍历其下的每一条车道；对每一个当前考察的车道，循环遍历用于描述车道位置走向的车道点迹坐标序列；对车道点迹坐标序列中每对相邻的两点坐标，计算当本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空间索引的构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取车道宽度和用于表征车道位置走向的车道点迹坐标序列中的各相邻坐标；根据所述车道宽度和所述相邻坐标，确定可能与车道匹配的矩形区域；确定用于包围所述矩形区域的、长宽边分别与经纬度坐标系相平行的外接矩形，并获取所述外接矩形的其中一组对角线的顶点坐标数据；基于所述顶点坐标数据确定目标地址；根据所述顶点坐标数据和所述目标地址生成索引项添加至空间索引；循环执行上述各步骤，直至遍历完成所述车道点迹坐标序列中的所有相邻坐标，完成所述空间索引的构建。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车道宽度和用于表征车道位置走向的车道点迹坐标序列中的各相邻坐标，具体为：于MAP消息更新时，根据所述MAP消息获取车道宽度和用于表征车道位置走向的车道点迹坐标序列中的各相邻坐标；对应地，所述用于表征车道位置走向的车道点迹坐标序列中的各相邻坐标的确定方法包括：遍历所述MAP消息中的和每一个路口分别对应的每一个节点；对于每一个节点,遍历其下的每一条道路；对于每一条道路，遍历其下的每一条车道；对于每一条车道，遍历用于表征车道位置走向的车道点迹坐标序列，得到所述相邻坐标。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相邻坐标分别为第一坐标和第二坐标；所述根据所述车道宽度和所述相邻坐标，确定可能与车道匹配的矩形区域包括：将所述第一坐标和第二坐标转换为直角坐标并构造向量，归一化所述向量至长度为1；将进行归一化处理后的向量以所述第一坐标为起点旋转90
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得到目标向量；根据所述车道宽度和所述目标向量，确定可能与车道匹配的矩形区域的4点坐标，以根据所述4点坐标确定所述矩形区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将进行归一化处理后的向量以所述第一坐标为起点旋转90
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得到目标向量具体为：将进行归一化处理后的向量以所述第一坐标为起点逆向旋转90
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得到目标向量；对应的，所述根据所述车道宽度和所述目标向量，确定可能与车道匹配的矩形区域的4点坐标，以根据所述4点坐标确定所述矩形区域包括：通过如下公式确定所述4点坐标：通过如下公式确定所述4点坐标：通过如下公式确...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫学亮，王卓，左练鹏，黄亮，
申请(专利权)人：云控智行上海汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：