目标所在地图元素的确定方法技术

本申请提供了一种目标所在地图元素的确定方法

【技术实现步骤摘要】
目标所在地图元素的确定方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及一种目标所在地图元素的确定方法
、
装置及电子设备
。

技术介绍

[0002]自动驾驶技术是一种基于计算机视觉
、
机器学习
、
传感器等技术的综合性技术，可以使汽车在道路上自主行驶，不需要人类驾驶员的干预
。
自动驾驶技术的目标是实现全自动驾驶，即汽车能够完全自主地行驶在道路上，包括加速
、
刹车
、
转弯
、
变道
、
停车等操作，同时能够识别和应对各种路况
。
自动驾驶技术的实现需要涉及许多关键技术，如高精度地图制作
、
传感器数据处理
、
路况识别
、
障碍物检测
、
路径规划等
。
[0003]在进行障碍物检测
、
路径规划等相关应用时，需要确定目标与地图元素之间的相对位置关系，即需要根据计算结果的具体数值来确定目标在哪个地图元素中，在处理需要高精度或大范围的数值计算时，计算机中使用浮点数进行计算，由于计算机内部使用有限的位数来表示浮点数，在进行浮点数计算时可能会出现精度损失或舍入误差，从而导致计算结果不准确
。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种目标所在地图元素的确定方法
、
装置及电子设备，以解决目标所在地图元素计算不准确的问题
。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种目标所在地图元素的确定方法，该方法包括：获取多个多边形地图元素；将多个多边形地图元素进行拆分，得到多个三角形子元素；三角形子元素的顶点属于所在的多边形地图元素的顶点；基于目标与多个三角形子元素的相对位置关系，确定目标所在的多边形地图元素
。
[0006]第二方面，本申请实施例提供了一种目标所在地图元素的确定装置，该装置包括：获取模块，用于获取多个多边形地图元素；拆分模块，用于将多个多边形地图元素进行拆分，得到多个三角形子元素；三角形子元素的顶点属于所在的多边形地图元素的顶点；确定模块，用于基于目标与多个三角形子元素的相对位置关系，确定目标所在的多边形地图元素
。
[0007]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器
、
处理器及存储在存储器上的计算机程序，处理器在执行计算机程序时实现上述任一项的方法
。
[0008]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一项的方法
。
[0009]与现有技术相比，本申请具有如下优点：
[0010]本申请提供了一种目标所在地图元素的确定方法
、
装置及电子设备，首先，获取多个多边形地图元素；其次，将多个多边形地图元素进行拆分，得到多个三角形子元素；三角形子元素的顶点属于所在的多边形地图元素的顶点；最后，基于目标与多个三角形子元素
的相对位置关系，确定目标所在的多边形地图元素
。
本实施例中，将多边形地图元素拆分为多个三角形子元素，通过目标与多个三角形子元素的相对位置关系，确定目标所在的多边形地图元素，由于在进行目标与多个三角形子元素的相对位置关系计算时，不需要依据具体数值来确定相对位置关系，因此，可以避免浮点数计算出现的精度损失或舍入误差，提高计算结果的准确性
。
[0011]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的
、
特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式
。
附图说明
[0012]在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素
。
这些附图不一定是按照比例绘制的
。
应该理解，这些附图仅描绘了根据本申请的一些实施方式，而不应将其视为是对本申请范围的限制
。
[0013]图1为本申请一实施例的目标所在地图元素的确定方法的流程图；
[0014]图2为本申请一实施例的拆分凸多边形地图元素的示意图；
[0015]图3为本申请一实施例的拆分凹多边形地图元素的示意图；
[0016]图4为本申请一实施例的目标所在地图元素的确定装置的结构框图；以及
[0017]图5为用来实现本申请实施例的电子设备的框图
。
具体实施方式
[0018]在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例
。
正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本申请的构思或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例
。
因此，附图和描述被认为本质上是示例性的，而非限制性的
。
[0019]为便于理解本申请实施例的技术方案，以下对本申请实施例的相关技术进行说明
。
以下相关技术作为可选方案与本申请实施例的技术方案可以进行任意结合，其均属于本申请实施例的保护范围
。
[0020]本申请实施例提供了一种目标所在地图元素的确定方法，本实施例中的方法可以应用于计算设备中，计算设备可以包括：服务器
、
用户终端等
。
如图1所示为本申请一实施例的目标所在地图元素的确定方法的流程图，包括：
[0021]步骤
S101
，获取多个多边形地图元素
。
[0022]步骤
S102
，将多个多边形地图元素进行拆分，得到多个三角形子元素；三角形子元素的顶点属于所在的多边形地图元素的顶点
。
[0023]步骤
S103
，基于目标与多个三角形子元素的相对位置关系，确定目标所在的多边形地图元素
。
[0024]其中，多边形地图元素可以是根据地图数据中的元素得到的
。
本实施例中，多边形可以是边数为大于或等于4的图形，对于三角形地图元素不需要进行拆分，直接计算目标与三角形地图元素的位置关系
。
[0025]对于任一多边形地图元素进行拆分时，基于多边形的顶点进行拆分，也就是说，拆分出的三角形子元素的顶点为拆分前多边形的顶点，不会增加新的顶点，避免存储新的点
带来的存储资源开销
。
[0026]其中，目标与三角形子元素的相对位置关系包括目标在三角形子元素内部或者目标在三角形子元素外部，目标在三角形子元素内部包括目标在三角形子元素的边界上
。
[0027]目标的位置坐标是已知的，三角形子元素的顶点位置坐标也是已知的，在计算目标与三角形子元素的相对位置关系时，不需要依据具体数值来确定相对位置关系，就可以确定目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种目标所在地图元素的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个多边形地图元素；将所述多个多边形地图元素进行拆分，得到多个三角形子元素；所述三角形子元素的顶点属于所在的多边形地图元素的顶点；基于目标与所述多个三角形子元素的相对位置关系，确定所述目标所在的多边形地图元素
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个多边形地图元素，包括：基于地图数据中的多个初始地图元素的多个点，确定多个多边形地图元素，所述初始地图元素包括道路环境中的物体
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始地图元素的形状为圆形，所述基于地图数据中的多个初始地图元素的多个点，确定多个多边形地图元素，包括：对于任一圆形初始地图元素，基于所述圆形初始地图元素的圆心和半径，确定圆周上的多个点；依次连接所述圆周上的多个点，得到多边形地图元素，作为所述圆形初始地图元素对应的多边形地图元素
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始地图元素的形状为线形，所述基于地图数据中的多个初始地图元素的多个点，确定多个多边形地图元素，包括：对于任一线形初始地图元素，平移所述线形初始地图元素，得到除了所述线形初始地图元素的两个端点之外的两个点；依次连接所述初始线形地图元素的两个端点，以及除了所述线形初始地图元素的两个端点之外的两个点，得到矩形地图元素，作为所述初始线形地图元素对应的多边形地图元素
。5.
根据权利要求1‑4任一项所述的方法，其特征在于，所述多边形地图元素的形状为凸多边形，所述将所述多个多边形地图元素进行拆分，得到多个三角形子元素，包括：对于任一凸多边形地图元素，连接所述凸多边形地图元素的间隔顶点，得到三角形子元素和第一剩余地图元素，连接第一剩余地图元素的间隔顶点，再次得到三角形子元素和第一剩余地图元素，持续进行拆分，直到第一剩余地图元素的形状为三角形，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲春智，
申请(专利权)人：华人运通上海自动驾驶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：