一种基于传感器更新地图数据的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于传感器更新地图数据的方法，包括以下步骤：S1、数据采集阶段；S2、数据分析阶段；S3、定时复检阶段；S4、地图更新阶段；S5、预测推荐阶段。该基于传感器更新地图数据的方法，通过soft max回归算法对接收到的温湿度传感器、定位传感器、红外传感器、网络检测传感器、图像传感器检测并传输的数据信息进行分类，然后通过KMP算法算法将分类之后数据与样本库内设定的样本进行对比，并输出对比结果；即得到地图待更新的内容，以此实现地图的实时更新，此外本装置通过通过差分自回归移动平均模型预测结合以往该时段的地图对近期相同时段的地图进行预测，并以此满足使用车辆不同的使用需求，从而提高装置的智能化水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于传感器更新地图数据的方法，具体为一种基于传感器更新地图数据的方法。

技术介绍

1、对于汽车制造商和相关服务供应商而言，提供高质量的数字地图数据以确保车辆安全非常重要，因此需要对其进行实时更新。

2、综上所述，现有的更新地图的方法大多只能实现实时联网获取的方式，而无法根据现有情况于近期未来某一时段的地图信息进行可靠性预测，智能化程度低，针对上述问题，需要对现有设备进行改进。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于传感器更新地图数据的方法，以解决上述
技术介绍
中提出的现有的更新地图的方法大多只能实现实时联网获取的方式，而无法根据现有情况于近期未来某一时段的地图信息进行可靠性预测，智能化程度低的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于传感器更新地图数据的方法，包括以下步骤：

3、s1、数据采集阶段：通过传感器进行信息数据采集，且传感器采集的数据信息包括车辆信息以及外部信息；

4、s2、数据分析阶段：对接收到的各类数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于传感器更新地图数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于传感器更新地图数据的方法，其特征在于：所述S1数据采集阶段的传感器包括温湿度传感器、定位传感器、红外传感器、网络检测传感器、图像传感器以及各类车载传感器，且车载传感器包括陀螺传感器、接近传感器和光传感器。

3.根据权利要求1所述的一种基于传感器更新地图数据的方法，其特征在于：所述S2数据分析阶段的分类采用soft max回归算法，且soft max回归算法的主要思想为：对于由m个已标记的样本组成的训练集{(x(1),y(1))...(x(m),y(m))}，其中X为样...

【技术特征摘要】

1.一种基于传感器更新地图数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于传感器更新地图数据的方法，其特征在于：所述s1数据采集阶段的传感器包括温湿度传感器、定位传感器、红外传感器、网络检测传感器、图像传感器以及各类车载传感器，且车载传感器包括陀螺传感器、接近传感器和光传感器。

3.根据权利要求1所述的一种基于传感器更新地图数据的方法，其特征在于：所述s2数据分析阶段的分类采用soft max回归算法，且soft max回归算法的主要思想为：对于由m个已标记的样本组成的训练集{(x(1),y(1))...(x(m),y(m))}，其中x为样本特征，y为每个样本对应的的类别，并且类标y(i)∈{1,2,...,k}，用假设函数对测试样本x’估计其所属类别j的概率值，p(y＝j|x′)取概率最大的类别为测试样本的预测类别。

4.根据权利要求1所述的一种基于传感器更新地图数据的方法，其特征在于：所述s2数据分析阶段的分类采用soft max回归算法中一般把假设函数记作hθ(x)，如公式所示其中参数θ是一个矩阵。

5.根据权利要求1所述的一种基于传感器更新地图数据的方法，其特征在于：所述s2数据分析阶段矩阵θ的每一行可以看做是一...

【专利技术属性】
技术研发人员：马东升，何银银，郭大川，王丹超，朱丹，
申请(专利权)人：上海柏通数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：