CN116112543A - 车道定位方法、电子设备及计算机程序产品 - Google Patents
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Abstract
本申请提出一种车道定位方法、电子设备及计算机程序产品，包括：获取车辆周边的地图信息、车辆的定位信息和车辆周边的道路信息；根据地图信息和定位信息，确定车辆路段的待选区域；根据待选区域和道路信息，确定车辆所在的车道。本实施例的车辆定位方法进行了粗匹配和精准匹配，比起直接通过定位***定位车辆所在车道的方式而言，本实施例的车辆定位方法能够结合定位***和地图***更加准确地匹配到车辆所在的车道，避免了误匹配的问题。同时，不需要遍历附近路段的所有位置信息，大大减小了车道定位的计算量，而且提升了车道定位的准确性和稳定性，为自动驾驶的车辆提供了准确的指引，确保了车辆的安全性。
Description
技术领域
本申请涉及一种车道定位的技术领域，尤其涉及一种车道定位方法、电子设备及计算机程序产品。
背景技术
随着车辆的发展，对于车辆的定位要求的准确性提出了更高的要求，尤其是自动驾驶的领域中。对于车辆的定位，要求能够定位车辆所在的车道，从而能够确定车道上的路况。目前的车辆的定位只能定位到车辆所在的路段上，无法实现准确地定位车辆所在的车道。
发明内容
本申请实施例提供一种车道定位方法、电子设备及计算机程序产品，以解决相关技术存在的问题，技术方案如下：
第一方面，本申请实施例提供了一种车道定位方法，包括：
获取车辆周边的地图信息、车辆的定位信息和车辆周边的道路信息；
根据地图信息和定位信息，确定车辆路段的待选区域；
根据待选区域和道路信息，确定车辆所在的车道。
在一种实施方式中，根据地图信息和定位信息，确定车辆路段的待选区域包括：
对地图信息中的路网进行划分，生成多个路段区域；
根据定位信息，确定指定区域，车辆位于指定区域内；
根据指定区域和所有的路段区域，确定车辆路段的待选区域。
在一种实施方式中，根据指定区域和所有的路段区域，确定车辆路段的待选区域包括：
根据指定区域和所有的路段区域，确定与指定区域相交的路段区域为车辆路段的待选区域。
在一种实施方式中，对地图信息中的路网进行划分，生成多个路段区域包括：
根据第一指定范围对地图信息中的路网进行分割，生成多个路段区域。
在一种实施方式中，根据定位信息，确定指定区域包括：
根据定位信息，确定车辆的定位；
以车辆的定位为中心延伸第二指定范围，生成指定区域。
在一种实施方式中，道路信息包括道路中心线信息、车道边线信息、高程信息和车道线的距离信息；根据待选区域和道路信息，确定车辆所在的车道包括：
根据待选区域、道路中心线信息、车道边线信息、高程信息和车道线的距离信息，确定车辆所在的车道。
在一种实施方式中，获取车辆周边的地图信息包括：
获取车辆周边的路网信息；
根据路网信息，确定车辆周边的地图信息。
在一种实施方式中，获取车辆的定位信息包括：
通过全球差分***对车辆进行定位，获取车辆的定位信息。
第二方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器能够执行上述车道定位方法。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序/指令被一个处理器单独执行时或多个处理器配合执行时实现本公开的实施例提供的任意一项方法。
上述技术方案中的优点或有益效果至少包括：
在本实施例中，先获取车辆的定位信息、获取车辆周边的地图信息以及车辆周边的道路信息，通过地图信息和定位信息进行粗匹配，从而能够定位出车辆可能所在的车辆路段的待选区域内。再通过车道信息对车辆的待选区域进行精准的匹配，确定车辆所在的车道。本实施例的车辆定位方法进行了粗匹配和精准匹配，比起直接通过定位***定位车辆所在车道的方式而言，本实施例的车辆定位方法能够结合定位***和地图***更加准确地匹配到车辆所在的车道，避免了误匹配的问题。同时，本实施例的车道定位方法，通过确定粗匹配的待选区域，在所有待选区域内确定车辆所在的车道，不需要遍历附近路段的所有位置信息，大大减小了车道定位的计算量，而且提升了车道定位的准确性和稳定性，为自动驾驶的车辆提供了准确的指引，确保了车辆的安全性。
上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本申请进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
附图说明
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公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本申请范围的限制。
图1为根据本申请一实施例的车道定位方法的示意图。
图2为根据本申请另一实施例的车道定位方法的路段示意图。
图3为根据本申请另一实施例的车道定位方法的示意图。
图4为根据本申请另一实施例的车道定位方法的示意图。
图5示出根据本申请一实施例的电子设备的结构框图。
具体实施方式
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，在不脱离本申请的精神或范围的情况下，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。
图1示出根据本申请一实施例的车道定位方法的流程图。如图1所示，该车道定位方法可以包括：
S110：获取车辆周边的地图信息、车辆的定位信息和车辆周边的道路信息；
S120：根据地图信息和定位信息，确定车辆路段的待选区域；
S130：根据待选区域和道路信息，确定车辆所在的车道。
本实施例的车道定位方法，可以通过车辆内的电子控制单元或者域控制器等执行，也可以通过云端服务器执行后将信息反馈到车端进行控制，对于获取车辆周边的地图信息、车辆的定位信息和车辆周边的道路信息等都可以通过与路网***、定位***等进行交互获取到，使用云端服务器或者是车辆的电子控制单元、域控制器等都可以实现。
在本实施例中，先获取车辆的定位信息、获取车辆周边的地图信息以及车辆周边的道路信息，通过地图信息和定位信息进行粗匹配，从而能够定位出车辆可能所在的车辆路段的待选区域内。再通过车道信息对车辆的待选区域进行精准的匹配，确定车辆所在的车道。本实施例的车辆定位方法进行了粗匹配和精准匹配，比起直接通过定位***定位车辆所在车道的方式而言，本实施例的车辆定位方法能够结合定位***和地图***更加准确地匹配到车辆所在的车道，避免了误匹配的问题。同时，本实施例的车道定位方法，通过确定粗匹配的待选区域，在所有待选区域内确定车辆所在的车道，不需要遍历附近路段的所有位置信息，大大减小了车道定位的计算量，而且提升了车道定位的准确性和稳定性，为自动驾驶的车辆提供了准确的指引，确保了车辆的安全性。
在步骤S110中，获取车辆周边的地图信息、车辆的定位信息和车辆周边的道路信息。
在本实施例中，车辆周边的地图信息可以通过车辆的高精度的路网***获取到路网信息，通过路网信息确定车辆周边的地图信息；也可以通过路侧控制单元获取到路网信息，通过路网信息确定车辆周边的地图信息。
车辆周边的地图信息包括车辆周边的路段地图。对于车辆的定位信息，可以通过GPS定位***或者全球差分***等确定车辆的定位信息。车辆的定位信息可以是车辆的定位坐标信息等。
车辆周边的道路信息可以包括道路中心线信息、车道边线信息、高程信息和车道线的距离信息等信息，这些信息可以通过对应的道路管理***或者是通过路网***、GPS定位***等获取车辆周边的道路信息。
在步骤S120中，根据地图信息和定位信息，确定车辆路段的待选区域。
如图2所示，根据上述确定的车辆周边的地图信息，确定车辆周边的地图。通过对车辆周边的地图中的路段进行划分，将车辆周边的路网进行分割成多个路段区域(图2中的虚线框)。其中，具体的分割方式可以是通过将车辆周边的地图信息，确定出车辆周边的路网，对车辆周边的路网通过指定范围进行分割，该指定范围例如是矩形框、圆形框或者多边形框等进行框选分割，将车辆周边的路网分割成为多个路段区域。在一示例中，通过计算高精度路网的每一个路段的四个位置的顶点位置以正北方向为准，构建矩形，所构建的矩形均为路段区域。
通过上述方法获取车辆的定位信息，并将该定位信息置于车辆周边的地图信息中，即将该车辆的定位置于车辆周边的地图中，通过以该车辆的定位确定指定区域(图2中的实线框)。以车辆的定位确定指定区域的方式可以为，根据以车辆的定位为中心点，向外扩展延伸形成的矩形、三角形、多边形或者圆形等，也可以是不规则的形状，以形成指定区域。当然，车辆的定位也可以不落在中心的位置上，例如可以落在椭圆的焦点上面，或者落在三角形的重心上面等，可以根据实际情况而确定，其中，车辆的定位落入在指定区域内。
将所有的路段区域和指定区域进行相交匹配，将与指定区域相交的路段区域确定为车辆路段的待选区域，通过该方法进行匹配，能够大概将车辆定位在车辆路段的待选区域的范围内，从而能够避免在较大范围内对车辆所在的车道进行识别判断，导致运算量较大，运算速度较慢，且给运算的服务器或者控制带来较大的运算负载。
在步骤S130中，根据待选区域和道路信息，确定车辆所在的车道。
在本实施例中，通过上述中确定的待选区域以及获取到的道路信息，可以通过将车辆的道路信息与每个待选区域进行比较，车辆的道信息包括道路中心线信息、车道边线信息、高程信息和车道线的距离信息等，能够确定出车辆在待选区域内的所在的道路，从而能够确保准确地定位车辆所在的道路，以便后续根据确定车辆所在的车道，确定车道的下游信息，以提供给车辆，使得车辆能够安全稳定地行驶。其中，车道的下游信息可以包括车道的下游路况信息或者车道的下游道路信息等。车道的下游路况信息可以是车辆的下游道路畅通情况，车道下游是否有车辆事故等信息。车道下游的道路信息可以是车道的下游道路是否平整、车道的下游道路是否限速、车道的下游道路是否具有测速、监控设备等。
通过本实施例的车道定位方法，能够将车辆所在的车道准确地定位出来，避免了直接采用定位***进行定位确定车道导致匹配的车道不准确的问题，能够有效提升自动驾驶的安全性。
如图3所示，在一种实施方式中，根据地图信息和定位信息，确定车辆路段的待选区域包括：
S310：对地图信息中的路网进行划分，生成多个路段区域；
S320：根据定位信息，确定指定区域，车辆位于指定区域内；
S330：根据指定区域和所有的路段区域，确定车辆路段的待选区域。
在本实施例中，地图信息中包括有路网信息，路网信息是车辆周边的路网情况的信息，可以通过对车辆周边的路网进行分割成为多个路段区域。具体的分割方式可以是通过将车辆周边的地图信息，确定出车辆周边的路网，对车辆周边的路网通过指定范围进行分割，该指定范围例如是矩形框、圆形框或者多边形框等进行框选分割，将车辆周边的路网分割成为多个路段区域。在一示例中，通过计算高精度路网的每一个路段的四个位置的顶点位置以正北方向为准，构建矩形，所构建的矩形均为路段区域。
如图2所示，定位信息包括车辆的定位(图2中的实心点)，即车辆的位置信息，该位置信息可以是地图中的定位信息或者GPS的定位信息等，以车辆的定位确定指定区域的方式可以为，根据以车辆的定位为中心点，向外扩展延伸形成的矩形、三角形、多边形或者圆形等，也可以是不规则的形状，以形成指定区域。当然，车辆的定位也可以不落在中心的位置上，例如可以落在椭圆的焦点上面，或者落在三角形的重心上面等，可以根据实际情况而确定，其中，车辆的定位落入在指定区域(图2中的实线框)内。
通过指定区域和路段区域(图2中的虚线框)进行比较判断，能够对分割的路网进行粗匹配，从而能够将其中与指定区域相交的路段区域确定出来，得到车辆的待选区域。能够使得便于快速地确定出车辆的所在的车道，而且能够提升定位的准确性，特别是对于一些交叉路口处的车道定位，通过先进行指定区域和路段区域，能够避免车辆定位出现漂移导致定位的车道不准确的情况。
在车辆行驶的过程中，车辆的定位信息、车辆周边的地图信息以及车辆周边的道路信息都是在不断更新的。获取到实时的车辆的定位信息、车辆周边的地图信息，通过对实时的地图信息和定位信息确定车辆路段的当前待选区域，通过待选区域和实时的车辆周边的道路信息确定车辆当前所在的车道。通过不断的重复地获取实时的车辆的定位信息、车辆周边的地图信息以及车辆周边的道路信息，从而能够准确地确定车辆实时的当前所在车道。一方面能够进一步提升车道确定的精确度，在车道判断出现误差的情况下，及时进行纠偏。另一方面，能够实时准确地确定车辆当前所在的车道，在进行变道的情况下，可以及时判断确定车辆当前所在的车道，进行及时的调整，从而提升了车辆的安全性和可靠性。
其中，对于指定区域和路段区域确定车辆位置的待选区域可以采用相交法，尤其是矩形相交法，也可以采用在指定区域内包含的路段区域确定为车辆位置的待选区域，确定方式可以根据实际情况进行调整。
在一种实施方式中，根据指定区域和所有的路段区域，确定车辆路段的待选区域包括：
根据指定区域和所有的路段区域，确定与指定区域相交的路段区域为车辆路段的待选区域。
在本实施例中，通过将与指定区域相交的路段区域确定为车辆路段的待选区域，能够将更多不同路段区域确定为车辆路段的待选区域，同时又能将一些不相关的路段区域去除掉，能够通过指定区域和所有的路段区域的粗匹配，降低车道定位方法的运算量，同时也能够提升车辆定位方法定位的准确性。
在一种实施方式中，对地图信息中的路网进行划分，生成多个路段区域包括：
根据第一指定范围对地图信息中的路网进行分割，生成多个路段区域。
在本实施例中，通过第一指定范围将地图信息中的路网分割成为多个路段区域。第一指定范围可以是一定面积的矩形、圆形或者是其他的形状等能够对路网进行分割的范围。
在一示例中，通过计算高精度路网的每一个路段的四个位置的顶点位置以正北方向为准，构建矩形，通过将路网的路段根据上述构建的矩形进行分割，确定多个路段区域。
如图4所示，在一种实施方式中，根据定位信息，确定指定区域包括：
S410：根据定位信息，确定车辆的定位；
S420：以车辆的定位为中心延伸第二指定范围，生成指定区域。
通过上述获取的定位信息，定位信息中包含有车辆的定位，确定的车辆的定位可以是车辆的经纬度信息，或者车辆在车辆周边地图中的位置等。
通过车辆的定位，确定指定区域的中心，通过以车辆的定位为中心延伸出第二指定范围，将第二指定范围确定为指定区域，确保了车辆在指定区域的范围内，而且便于与路段区域进行粗匹配。其中，第二指定范围可以是矩形、正方形或者是圆形等，也可以是其他的不规则的形状。
在一示例中，通过车辆的定位为中心以正北方向构建一定大小的矩形，将该矩形确定为指定区域。
在一种实施方式中，道路信息包括道路中心线信息、车道边线信息、高程信息和车道线的距离信息；根据待选区域和道路信息，确定车辆所在的车道包括：
根据待选区域、道路中心线信息、车道边线信息、高程信息和车道线的距离信息，确定车辆所在的车道。
道路信息可以通过车辆的域控制器或者电子控制单元等道路管理***或者是定位***中读取得到，其中包括道路中心线信息、车道边线信息、高程信息和车道线的距离信息。道路中心线信息可以为道路的中心线所在的位置信息，车道的边线信息集可以为车道的边线位置信息，高程信息可以为路段的高程信息，车道线的距离信息可以是车道线之间的距离。
通过道路中心线信息、车道边线信息、高程信息和车道线的距离信息对每个待选区域进行判断识别，能够筛选掉无用的待选区域，最终确定车辆所在的待选区域，且通过道路中心线信息、车道边线信息、高程信息和车道线的距离信息能够直接确定出车辆所在的车道。从而能够精确地确定车辆所在的车道。
在一种实施方式中，获取车辆周边的地图信息包括：
获取车辆周边的路网信息；
根据路网信息，确定车辆周边的地图信息。
对于车辆周边的路网信息，可以通过车辆的路侧控制器或者是路网***获取到车辆周边的路网信息，具体可以为，车辆的路网***确定车辆的位置，通过车辆的位置确定车辆周围第三指定范围内的路段作为路网信息，第三指定范围可以是以车辆的位置为中心的圆形或者是矩形等范围，也可以是多边形或者三角形，还可以是其他的不规则形状的范围，从而能够得到车辆周边的路网信息。
通过车辆周边的路网信息，能够将车辆周边的地图信息确定出来，从而确定车辆周边的路段，以便进行后续的处理。
在一种实施方式中，获取车辆的定位信息包括：
通过全球差分***对车辆进行定位，获取车辆的定位信息。
在本实施例中，通过全球差分***对车辆进行定位确定车辆的定位信息，同时通过路网***确定车辆周边的地图信息，通过两个不同的***对车辆所在的道路进行共同定位，能够避免任一***出现误差的情况下，造成对于车辆道路定位不准确的问题。
第二方面，本申请实施例提供了一种车道信息的确定方法，包括：
根据上述任一实施例提供的车道定位方法，确定车辆所在的车道；
根据车辆所在的车道，确定车道的下游信息。
在上述实施例中，先获取车辆的定位信息、获取车辆周边的地图信息以及车辆周边的道路信息，通过地图信息和定位信息进行粗匹配，从而能够定位出车辆可能所在的车辆路段的待选区域内。再通过车道信息对车辆的待选区域进行精准的匹配，确定车辆所在的车道。本实施例的车辆定位方法进行了粗匹配和精准匹配，比起直接通过定位***定位车辆所在车道的方式而言，本实施例的车辆定位方法能够结合定位***和地图***更加准确地匹配到车辆所在的车道，避免了误匹配的问题。同时，本实施例的车道定位方法，通过确定粗匹配的待选区域，在所有待选区域内确定车辆所在的车道，不需要遍历附近路段的所有位置信息，大大减小了车道定位的计算量，而且提升了车道定位的准确性和稳定性，为自动驾驶的车辆提供了准确的指引，确保了车辆的安全性。
本实施例是在上述实施例的基础上，通过确定的车辆所在的车道，车辆的电子控制单元或者车辆的域控制器能够及时从地图***或者路网***中获取到车辆的下游信息，从而使得车辆能够根据准确的道路信息进行行驶，确保了车辆行驶的安全性。例如在确定车辆所在的车道后，通过车道的下游信息发现车道的下游出现车祸的情况，则可以及时控制车辆进行及时调整，避免发生连环事故。
图5示出根据本申请一实施例的电子设备的结构框图。如图5所示，该电子设备包括：存储器510和处理器520，存储器510内存储有可在处理器520上运行的指令。处理器520执行该指令时实现上述实施例中的道路坡度计算方法。存储器510和处理器520的数量可以为一个或多个。该电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
该电子设备还可以包括通信接口530，用于与外界设备进行通信，进行数据交互传输。各个设备利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器520可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器***)。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器510、处理器520及通信接口530集成在一块芯片上，则存储器510、处理器520及通信接口530可以通过内部接口完成相互间的通信。
应理解的是，上述处理器可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。值得说明的是，处理器可以是支持进阶精简指令集机器(Advanced RISC Machines，ARM)架构的处理器。
在一实施例中，该电子设备可以为自动驾驶域控制器，存储器510和处理器520设于所述自动驾驶域控制器中，存储器510内存储有可在处理器520上运行的指令。处理器520执行该指令时实现上述实施例中的道路坡度计算方法。存储器510和处理器520的数量可以为一个或多个。通过自动驾驶域控制器能够实现执行上述实施例的方法。
本申请的实施例中还提供了一种计算机程序产品，计算机程序/指令被一个处理器单独执行时或多个处理器配合执行时实现本申请的实施例提供的任意一项方法。
应理解的是，上述处理器可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。值得说明的是，处理器可以是支持进阶精简指令集机器(AdvancedRISCMachines，ARM)架构的处理器。
上述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，上述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、训练设备或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、训练设备或数据中心进行传输。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他实体类别的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁待，磁待磁磁盘存储或其他磁性存储介质或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(Transitory Media)，如调制的数据信号和载波。
用于实施本申请的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。以上，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (11)
1.一种车道定位方法，其特征在于，包括：
获取车辆周边的地图信息、车辆的定位信息和车辆周边的道路信息；
根据所述地图信息和所述定位信息，确定车辆路段的待选区域；
根据所述待选区域和所述道路信息，确定车辆所在的车道。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述地图信息和所述定位信息，确定车辆位置的待选区域包括：
对所述地图信息中的路网进行划分，生成多个路段区域；
根据所述定位信息，确定指定区域，所述车辆位于所述指定区域内；
根据所述指定区域和所有的所述路段区域，确定车辆路段的待选区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述指定区域和所有的所述路段区域，确定车辆路段的待选区域包括：
根据所述指定区域和所有的所述路段区域，确定与所述指定区域相交的所述路段区域为车辆路段的待选区域。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述地图信息中的路网进行划分，生成多个路段区域包括：
根据第一指定范围对所述地图信息中的路网进行分割，生成多个路段区域。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述定位信息，确定指定区域包括：
根据所述定位信息，确定车辆的定位；
以所述车辆的定位为中心延伸第二指定范围，生成指定区域。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路信息包括道路中心线信息、车道边线信息、高程信息和车道线的距离信息；所述根据所述待选区域和所述道路信息，确定车辆所在的车道包括：
根据所述待选区域、所述道路中心线信息、所述车道边线信息、所述高程信息和所述车道线的距离信息，确定车辆所在的车道。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆周边的地图信息包括：
获取车辆周边的路网信息；
根据路网信息，确定车辆周边的地图信息。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆的定位信息包括：
通过全球差分***对车辆进行定位，获取车辆的定位信息。
9.一种电子设备，其特征在于，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，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
10.根据权利要求9所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备为自动驾驶域控制器。
11.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被一个处理器单独执行时或多个处理器配合执行时实现权利要求1至8中任意一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310110103.2A CN116112543A (zh) | 2023-02-13 | 2023-02-13 | 车道定位方法、电子设备及计算机程序产品 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310110103.2A CN116112543A (zh) | 2023-02-13 | 2023-02-13 | 车道定位方法、电子设备及计算机程序产品 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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| CN116112543A true CN116112543A (zh) | 2023-05-12 |
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| CN202310110103.2A Pending CN116112543A (zh) | 2023-02-13 | 2023-02-13 | 车道定位方法、电子设备及计算机程序产品 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116380107A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-07-04 | 速度科技股份有限公司 | 一种基于高精地图对车辆进行定位的*** |
-
2023
- 2023-02-13 CN CN202310110103.2A patent/CN116112543A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116380107A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-07-04 | 速度科技股份有限公司 | 一种基于高精地图对车辆进行定位的*** |
| CN116380107B (zh) * | 2023-05-29 | 2023-08-22 | 速度科技股份有限公司 | 一种基于高精地图对车辆进行定位的*** |
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