轨迹生成方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种轨迹生成方法、装置、设备及存储介质，该轨迹生成方法包括：获取矢量数据集，其中，所述矢量数据集中包括地图要素对应矢量的矢量数据和地图要素对应矢量的属性信息；基于所述属性信息，从所述矢量数据集的矢量中确定至少一个基准矢量；基于所述至少一个基准矢量以及所述矢量数据集中的非基准矢量相对于对应的所述基准矢量的偏移量，得到所述矢量数据集的轨迹。通过生成矢量对应的轨迹，大大简化了基于矢量进行的后续作业，提高了作业效率。了作业效率。了作业效率。

【技术实现步骤摘要】
轨迹生成方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及地图数据处理技术，尤其涉及一种轨迹生成方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着视觉识别技术的不断发展，基于视觉识别的地图数据采集技术以成本低的特点，受到了广泛的应用。
[0003]基于视觉识别的地图数据采集过程主要为通过车上设置的传感器以及视觉识别模块，对地图原始数据的采集、识别和标注，得到用于地图更新、地图构建等的数据源。通过视觉识别技术得到的数据源的形式通常为矢量数据，实际作业过程中，仅有矢量数据，缺少对应的轨迹等数据，导致作业复杂度高、效率低、成本高等问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种轨迹生成方法、装置、设备及存储介质，用以解决仅有矢量数据进行作业复杂度高、效率低、成本高的问题。
[0005]第一方面，本申请提供一种轨迹生成方法，该方法包括：获取矢量数据集，其中，所述矢量数据集中包括地图要素对应矢量的矢量数据和属性信息；基于所述属性信息，从所述矢量数据集中的地图要素对应的矢量中确定至少一个基准矢量；基于所述至少一个基准矢量以及所述矢量数据集中的非基准矢量相对于对应的所述基准矢量的偏移量，到所述矢量数据集的轨迹。
[0006]第二方面，本申请提供一种轨迹生成装置，该装置包括：矢量数据集获取模块，用于获取矢量数据集，其中，所述矢量数据集中包括地图要素对应矢量的矢量数据和属性信息；基准矢量确定模块，用于基于所述属性信息，从所述矢量数据集中的地图要素对应矢量中确定至少一个基准矢量；数据集轨迹生成模块，用于基于所述至少一个基准矢量以及所述矢量数据集中的非基准矢量相对于对应的所述基准矢量的偏移量，得到所述矢量数据集的轨迹。
[0007]第三方面，本申请提供一种电子设备，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，以使所述电子设备执行本申请第一方面提供的方法。
[0008]第四方面，本申请提供一种算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如本申请第一方面提供的方法。
[0009]第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面提供的方法。
[0010]本申请提供的轨迹生成方法、装置、设备及存储介质，针对矢量数据集，如通过视
觉识别技术采集的矢量数据集，基于矢量的属性信息，从该矢量数据集的矢量中确定一个或多个基准矢量，计算非基准矢量相对于对应的基准矢量的偏移量，从而基于确定的基准矢量以及计算的偏移量，得到该矢量数据集的轨迹，实现了矢量数据轨迹的自动生成，以轨迹代替矢量的方式进行后续作业，如地图更新、高精地图构建、地图数据库更新等，大大简化了基于矢量数据进行作业的复杂度，基于生成的轨迹进行后续作业，提高了作业的效率、降低了成本。
附图说明
[0011]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0012]图1为本申请实施例提供的一种应用场景示意图；图2为本申请实施例提供的一种轨迹生成方法的流程示意图；图3为本申请图2所示实施例中矢量数据集的轨迹的示意图；图4为本申请图2所示实施例中步骤S202和步骤S203的流程示意图；图5为本申请实施例提供的矢量之间投影的示意图；图6为本申请图1所示实施例中矢量数据集的轨迹的示意图；图7为本申请图4所示实施例中步骤S401的流程图；图8为本申请图7所示实施例中未分组矢量与目标矢量高程差的示意图；图9为本申请实施例提供的矢量语义特征的示意图；图10为本申请图7所示实施例中基于拓扑连续条件进行矢量分组的示意图；图11为本申请实施例提供的另一种轨迹生成方法的流程示意图；图12为本申请图11所示实施例中对矢量进行切分的示意图；图13为本申请又一个实施例提供的轨迹生成方法的流程示意图；图14为本申请图13所示实施中对矢量排序的示意图；图15为本申请一个实施例提供的垂线组矢量的偏移量的示意图；图16为本申请一个实施例提供的非垂线组矢量的偏移量的示意图；图17为本申请一个实施例提供的矢量冗余去除的示意图；图18为本申请一个实施例提供的平滑连接矢量得到轨迹的示意图；图19为本申请实施例提供的另一种轨迹生成方法的流程示意图；图20为本申请一个实施例提供的标记后的轨迹的示意图；图21为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；图22为本申请实施例提供的一种轨迹生成设备的结构示意图。
[0013]通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
[0014]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例
中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0015]需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户属性信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。
[0016]传统的地图数据采集，通常由相关人员驾驶采集车在指定的线路行驶，从而采集得到对应区域的原始数据，如照片、坐标等，通过对原始数据进行处理，如识别、标准等，得到用于进行地图构建、地图更新等应用的源数据。
[0017]为了提高地图数据采集的效率，实现了基于视觉识别的地图数据采集技术。图1为本申请实施例提供的一种应用场景示意图，如图1所示，采集车或者其他装有视觉识别模块的车辆在行车过程中，通过车辆上设置的传感器，如摄像头、惯性传感器等，通过视觉识别模块，结合车辆定位技术以及视觉识别技术，对传感器采集的数据（如图片、惯性数据等）进行视觉识别和测量，生成地图应用下的矢量数据集，并将该矢量数据集发送至地图服务器，以通过地图服务器对矢量数据集进行后续作业，如地图变化路段更新、核实，高精地图构建，地图数据库更新等。
[0018]基于视觉识别技术采集的矢量数据集对应的图像如图1所示，该矢量数据集中包含多个矢量的矢量数据，如车辆行驶过程中经过的道路的边沿、车道线、交通指示牌等对应的矢量，车道线可以为实线、虚线、虚实线等。矢量数据为用户坐标表示地图要素的位置和形状的数据。车道线用于界定车道的边界，一条道路可以包括一条或多条车道，一条车道包括两条车道线，左车道线和右车道线。
[0019]图2为本申请实施例提供的一种轨迹本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨迹生成方法，其特征在于，包括：获取矢量数据集，其中，所述矢量数据集中包括地图要素对应矢量的矢量数据和属性信息；基于所述属性信息，从所述矢量数据集中的地图要素对应矢量中确定至少一个基准矢量；基于所述至少一个基准矢量以及所述矢量数据集中的非基准矢量相对于对应的所述基准矢量的偏移量，得到所述矢量数据集的轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述属性信息，从所述矢量数据集的矢量中确定至少一个基准矢量，包括：基于所述属性信息，对所述矢量数据集中的矢量进行分组，得到至少两组矢量；针对任一组矢量，从该组矢量中，确定该组的基准矢量；基于所述至少一个基准矢量以及所述矢量数据集中的非基准矢量相对于所述基准矢量的偏移量，得到所述矢量数据集的轨迹，包括：针对任一组矢量，基于该组的基准矢量以及该组内非基准矢量相对于对应的该组的基准矢量的偏移量，得到该组矢量的轨迹；基于所述至少两组矢量的轨迹，得到所述矢量数据集的轨迹。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括几何特征、语义特征和拓扑特征，所述几何特征包括高程、弯度和角度中的至少一项，所述基于所述属性信息，对所述矢量数据集中的矢量进行分组，得到至少两组矢量，包括：基于矢量的几何特征，对所述矢量数据集中的矢量进行初次分组；基于矢量的语义特征，对初次分组后的各组矢量进行二次分组；基于拓扑连续条件，对二次分组后的各组矢量进行第三次分组，将满足所述拓扑连续条件的矢量划分为一组，得到所述至少两组矢量；其中，若第一矢量和第二矢量中任意一个矢量上存在一点的垂线与第三矢量相交，则确定所述第三矢量与所述第一矢量满足所述拓扑连续条件，其中，第二矢量为在确定所述第三矢量与所述第一矢量是否满足所述拓扑连续条件之前，确定与所述第一矢量满足所述拓扑连续条件的矢量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在基于矢量的语义特征，对初次分组后的各组矢量进行二次分组之前，所述方法还包括：获取矢量对应的道路面；基于矢量对应的道路面的语义特征，确定矢量的语义特征；所述语义特征包括道路构成、道路名称、道路等级和道路类型中的至少一项。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：针对所述矢量数据集中各矢量，将所述矢量扩张为矢量平面，从高精地图数据库中的道路面中，确定与所述矢量平面相交的道路面为所述矢量对应的至少一个候选道路面；基于所述矢量上形状点的平面坐标以及高程，从所述矢量对应的至少一个候选道路面中，确定所述矢量对应的道路面；其中，所述平面坐标为在高程方向垂直的平面内的坐标。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述矢量上形状点的平面坐标以及高程，从所述矢量对应的至少一个候选道路面中，确定所述矢量对应的道路面，包括：
若基于所述矢量上形状点的平面坐标，确定所述形状点位于候选道路面的第一缓存区域，则响应于所述形状点与所述候选道路面的第一缓存区域的高程差的绝对值小于或等于预设差值，确定所述候选道路面为所述矢量对应的道路面；若所述形状点不位于所述候选道路面的第一缓存区域，或者所述形状点与所述候选道路面的第一缓存区域的高程差的绝对值大于预设差值，则响应于所述形状点位于所述候选道路面的第二缓存区域，且所述形状点与所述候选道路面的第二缓存区域的高程差的绝对值小于或等于预设差值，则标记所述候选道路面为次匹配道路面，并确定对应的中心距离最小的所述次匹配道路面为所述矢量对应的道路面；其中，所述候选道路面的第一缓存区域通过将所述候选道路面外扩第一长度的方式得到；所述候选道路面的第二缓存区域通过将所述候选道路面外扩第二长度的方式得到，所述第二长度大于第一长度；中心距离为形状点到次匹配道路面的第二缓存区域的中心的距离。7.根据权利要求5所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：李骐辰，石佩，
申请(专利权)人：高德软件有限公司，
类型：发明
国别省市：