CN116182862A - 道路边界确定方法、装置、电子设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种道路边界确定方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括:获取行驶轨迹数据集,行驶轨迹数据集包括在目标道路上的多条行驶轨迹;基于多条行驶轨迹确定多条行驶轨迹分别对应的行驶区域;基于多条行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线确定目标道路的第一道路边界;基于多条行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线确定目标道路的第二道路边界。本申请实施例提供的技术方案,由于车辆在目标道路上行驶时均不会超出道路边界,并且在行驶轨迹数量较多的情况下,不为道路边界的行驶边界线(比如第一行驶边界线)大概率与其他行驶边界线重合,基于这一特性,电子设备可以准确且高效地确定出道路边界。
Description
技术领域
本申请涉及电子地图技术领域,尤其涉及一种道路边界确定方法、装置、电子设备以及存储介质。
背景技术
在高级辅助驾驶和自动驾驶等技术领域,车辆的行驶通常依赖于高精度地图。高精度提供有详细的车道级道路信息。
制作高精度地图的前提是准确确定道路边界。相关技术提供的道路边界确定方法如下:道路的边界通常存在防护栏、马路牙子,通过探测组件(比如激光雷达)可以探测上述防护栏以及马路牙子,从而确定道路边界。
相关技术提供的道路边界确定方法,确定道路边界的效率较低。
发明内容
本申请提出了一种道路边界确定方法、装置、电子设备以及存储介质。
第一方面,本申请实施例提供一种道路边界确定方法,该方法包括:获取行驶轨迹数据集,行驶轨迹数据集包括在目标道路上的多条行驶轨迹;基于多条行驶轨迹确定多条行驶轨迹分别对应的行驶区域,行驶轨迹对应的行驶区域包括行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线,行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线分别位于行驶轨迹的两侧;基于多条行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线确定目标道路的第一道路边界;基于多条行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线确定目标道路的第二道路边界。
第二方面,本申请实施例提供一种道路边界确定装置,该装置包括:数据获取模块,用于获取行驶轨迹数据集,行驶轨迹数据集包括在目标道路上的多条行驶轨迹;区域确定模块,用于基于多条行驶轨迹确定多条行驶轨迹分别对应的行驶区域,行驶轨迹对应的行驶区域包括行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线,行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线分别位于行驶轨迹的两侧;第一边界确定模块,用于基于多条行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线确定目标道路的第一道路边界;第二边界确定模块,用于基于多条行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线确定目标道路的第二道路边界。
第三方面,本申请实施例提供一种车辆,包括:一个或多个处理器;存储器;一个或多个应用程序,其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行,一个或多个应用程序配置用于执行如第一方面所述的仿真方法。
第四方面,本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令,计算机程序指令可被处理器调用执行如第一方面的仿真方法。
第五方面,本申请实施例提供一种计算机程序产品,当该计算机程序产品被执行时,器用于实现如第一方面所述的仿真方法。
相较于现有技术,本申请实施例提供的道路边界确定方法,通过获取在目标道路上的多条行驶轨迹,基于每一条行驶轨迹可以确定相应的行驶区域,每个行驶区域包括位于行驶轨迹两侧的第一行驶边界线和第二行驶边界线,基于多条第一行驶边界线即可确定目标道路的第一道路边界,基于多条第二行驶边界线即可确定目标道路的第二道路边界,由于车辆在目标道路上行驶时均不会超出道路边界,并且在行驶轨迹数量较多的情况下,不为道路边界的行驶边界线(第一行驶边界线)通常与其他行驶边界线重合,基于这一特性,电子设备可以准确且高效地确定出道路边界。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的实施环境的示意图。
图2是本申请一个实施例提供的道路边界确定方法的流程图。
图3是本申请一个实施例提供的行驶轨迹的示意图。
图4是本申请另一个实施例提供的道路边界确定方法的流程图。
图5是本申请一个实施例提供的确定道路边界的示意图。
图6是本申请一个实施例提供的一种道路确定装置的结构框图。
图7是本申请一个实施例提供的一种电子设备的结构框图。
图8是本申请一个实施例提供的计算机存储介质的结构框图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施方式,实施方式的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性地,仅用于解释本申请,而不能理解为对本申请的限制。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请的方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
请参考图1,其示出本申请实施例提供的实施环境的示意图。该实施环境包括电子设备100,该电子设备100可以是一台服务器,还可以是多台服务器组成的服务器集群,还可以是一个云计算服务中心。在一些实施例中,该电子设备100可以是地图应用程序对应的后台服务器。
在一些实施例中,该实施环境还包括多个车辆200,多个车辆200均与电子设备100建立通信连接。车辆200在行驶过程中,每隔预定周期通过定位模块(比如GPS模块)获取自身所处的位置,从而得到车辆200的行驶轨迹。车辆200可以在行驶结束时通过上述通信连接向电子设备100上报自身的行驶轨迹。
在本申请实施例中,电子设备100在获取到多个车辆200在同一道路中的行驶轨迹时,可以基于上述行驶轨迹在确定该道路的道路边界,具体地,电子设备100在获取到在目标道路的行驶轨迹的情况下,确定每个行驶轨迹对应的行驶区域,每个行驶轨迹对应的行驶区域包括与行驶轨迹平行的第一行驶边界线和第二行驶边界线,上述第一行驶边界线和第二行驶边界线分别位于该行驶轨迹的两侧,之后,车辆可以基于多条行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线确定第一道路边界,并基于多条行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线确定第二道路边界。由于车辆在目标道路上行驶时均不会超出道路边界,并且在行驶轨迹数量较多的情况下,不为道路边界的行驶边界线(第一行驶边界线)通常与其他行驶边界线重合,基于这一特性,电子设备可以准确且高效地确定出道路边界。
请参考图2,其示出本申请一个实施例提供的道路边界确定方法的流程图,该方法可以应用于图1实施例中的电子设备100,该方法可以包括如下步骤S201-S204。
步骤S201,获取行驶轨迹数据集。
行驶轨迹数据集包括在目标道路上的多条行驶轨迹,行驶轨迹的数量可以根据道路边界的确定精度实际确定,道路边界的确定精度越高,则行驶轨迹的数量要求越多,道路边界的确定精度要求越低,则行驶轨迹的数量可以较少。行驶轨迹是指车辆行驶时经过的地理位置所连成的线段。在一些实施例中,车辆包括定位模块,在行驶过程中,车辆每隔预定周期通过定位模块采集自身的地理位置,从而得到行驶轨迹。预定周期可以由车辆默认设定,也可以由技术人员根据行驶轨迹的精度要求自定义设定。
在一些实施例中,电子设备可以接收多个车辆发送的行驶轨迹,然后在上述多个车辆发送的行驶轨迹中筛选出在目标道路上的行驶轨迹,从而得到行驶轨迹数据集。其中,筛选在目标道路的行驶轨迹可以有如下两种实现方式。
在一种实现方式中,针对每条行驶轨迹,电子设备获取该条行驶轨迹中的轨迹点的地理位置信息,以及目标道路对应的地理位置范围,获取该条行驶轨迹中地理位置信息属于上述目标道路对应的地理位置范围中的指定轨迹点的数量,将指定轨迹点的数量大于预设数量的行驶轨迹确定为在目标道路上的行驶轨迹,比如,行驶轨迹A包括700个地理位置信息属于上述目标道路对应的地理位置范围中的指定轨迹点,预设数量为500个,则行驶轨迹A为在目标道路上的行驶轨迹。
在另一种实现方式中,针对每条行驶轨迹,电子设备获取该条行驶轨迹中的轨迹点的地理位置信息,以及目标道路对应的地理位置范围,获取该条行驶轨迹中地理位置信息属于上述目标道路对应的地理位置范围中的指定轨迹点的数量,与该条行驶轨迹所包括的轨迹点的总数量之间的比值,将比值大于预设比值的行驶轨迹确定为在目标道路上的行驶轨迹,比如,行驶轨迹B包括1000个轨迹点,且存在800个地理位置信息属于上述目标道路对应的地理位置范围中的指定轨迹点,则比值为80%,预设比值为60%,则行驶轨迹B为在目标道路上的行驶轨迹。
在另一些实施例中,电子设备可以从行驶轨迹数据库中获取上述行驶轨迹数据集。在一些实施例中,行驶轨迹数据库的不同存储路径存储有不同道路的行驶轨迹数据集,在行驶轨迹数据库设置于电子设备时,电子设备可以确定目标道路的行驶轨迹数据集的存储路径,然后从上述存储路径直接读取目标道路的行驶轨迹数据集;在行驶轨迹数据库是独立于电子设备的其他设备时,电子设备可以向设置行驶轨迹数据库的其他设备发送数据获取请求,之后上述设置行驶轨迹数据库的其他设备可以基于该数据获取请求向电子设备返回目标道路的行驶轨迹数据集。
在一些实施例中,电子设备在获取到地图生成指令后获取行驶轨迹数据集,并执行后续步骤。进一步地,电子设备在确定出待生成的电子地图中包括上述目标道路的情况下,获取行驶轨迹数据集,并执行后续步骤。
步骤S202,基于多条行驶轨迹确定多条行驶轨迹分别对应的行驶区域。
行驶轨迹对应的行驶区域包括行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线。行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线分别位于行驶轨迹的两侧,并且第一行驶边界线和第二行驶边界线均平行于行驶轨迹。
第一行驶边界线与行驶轨迹之间的第一距离可以根据车辆宽度设定,比如,第一行驶边界线与行驶轨迹之间的第一距离为2米或者1.5米。第二行驶边界线与行驶轨迹之间的第二距离可以根据车辆宽度设定,比如,第二行驶边界线与行驶轨迹之间的第二距离为2米或者1.5米。第一距离和第二距离可以相同,也可以不相同。
针对每一条行驶轨迹,电子设备基于第一行驶边界线与行驶轨迹之间的第一距离,以及第一行驶边界线平行于行驶轨迹这一特性确定第一行驶边界线。同样地,电子设备基于第二行驶边界线与行驶轨迹之间的第二距离,以及第二行驶边界线平行于行驶轨迹这一特性确定第二行驶边界线,在确定第一行驶边界线和第二行驶边界线的情况下,行驶轨迹分别对应的行驶区域即被确定。
结合参考图3,其示出了本申请一个实施例提供的行驶轨迹的示意图。在图3中(a)部分,行驶轨迹A近似一条直线,电子设备将平行于行驶轨迹,且与行驶轨迹之间的距离为指定距离(第一距离或第二距离)的两条直线分别确定为行驶轨迹A对应的第一行驶边界线31,以及行驶轨迹A对应的第二行驶边界线32。在图3中(b)部分,行驶轨迹B为一条曲线(车辆在行驶过程中发生变道),电子设备基于上述确定方式确定出行驶轨迹B对应的第一行驶边界线33,以及行驶轨迹B对应的第二行驶边界线34。
步骤S203,基于多条行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线确定目标道路的第一道路边界。
大多数驾驶员的驾驶习惯通常是在目标道路的中心线附近行驶,极少数会靠近道路边界行驶,此外,由于目标道路的道路宽度存在一定限制,因此在行驶轨迹较多的情况下,靠近目标道路的中心线的行驶轨迹对应的第一行驶边界线有较大概率与其他行驶轨迹对应的第一行驶边界线重合,此外,靠近道路边界的行驶轨迹对应的第一行驶边界线有较小概率与其他行驶轨迹对应的第一行驶边界线重合,基于上述原理,电子设备可以从多条行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线中确定出目标道路的第一道路边界。
步骤S204,基于多条行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线确定目标道路的第二道路边界。
基于步骤S203中相同的原理,在行驶轨迹较多的情况下,靠近目标道路的中心线的行驶轨迹对应的第二行驶边界线有较大概率与其他行驶轨迹对应的第二行驶边界线重合,此外,靠近道路边界的行驶轨迹对应的第二行驶边界线有较小概率与其他行驶轨迹对应的第二行驶边界线重合,基于上述原理,电子设备可以从多条行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线中确定出目标道路的第二道路边界。
本申请实施例对步骤S203和步骤S204的执行顺序不作限定,电子设备可以先执行步骤S203,再执行步骤S204;也可以先执行步骤S204,再执行步骤S203;还可以同时执行步骤S203和步骤S204。
综上所述,本申请实施例提供的技术方案,通过获取在目标道路上的多条行驶轨迹,基于每一条行驶轨迹可以确定相应的行驶区域,每个行驶区域包括位于行驶轨迹两侧的第一行驶边界线和第二行驶边界线,基于多条第一行驶边界线即可确定目标道路的第一道路边界,基于多条第二行驶边界线即可确定目标道路的第二道路边界,由于车辆在目标道路上行驶时均不会超出道路边界,并且在行驶轨迹数量较多的情况下,不为道路边界的行驶边界线(第一行驶边界线)通常与其他行驶边界线重合,基于这一特性,电子设备可以准确且高效地确定出道路边界。
请参阅图4,其示出本申请一个实施例提供的道路边界确定方法的流程图。该方法应用于图1中的电子设备100,该方法包括如下步骤S401-S406。
步骤S401,获取行驶轨迹数据集。
行驶轨迹数据集包括在目标道路上的多条行驶轨迹。
在一些实施例中,在获取到行驶轨迹数据集之后,还需要对在目标道路上的多条行驶轨迹进行数据清洗,得到数据清洗后的行驶轨迹数据集,数据清洗后的行驶轨迹数据集中在目标道路上的多条行驶轨迹用于确定第一道路边界和第二道路边界。在本申请实施例中,数据清洗用于去除明显不合理的行驶轨迹,从而避免上述不合理的行驶轨迹给道路边界确定结果带来干扰,以使得道路边界确定结果更加准确。
在第一种可能的实现方式中,电子设备获取行驶轨迹数据集中多条行驶轨迹中异常轨迹点的数量,将异常轨迹点的数量大于预设数量的第一目标行驶轨迹去除。预设数量可以根据实验或经验设定,本申请实施例对此不作限定。异常轨迹点也即噪点,其通常偏离于行驶轨迹,通常由于定位信号发生漂移导致的,异常轨迹点的数量较多的情况下,则说明该行驶轨迹不准确,因此需要去除。
在第二种可能的实现方式中,电子设备获取行驶轨迹数据集中多条行驶轨迹分别对应的行驶速度,将行驶速度与目标道路的限速信息之间的差值绝对值大于预设数值的第二目标行驶轨迹去除。目标道路的限速信息是指在目标道路上行驶时运行的最大速度,比如80km/h,预设数值根据实验或经验设定,本申请实施例对此不作限定。在车辆的行驶速度与目标道路的限速信息差值过大的情况下,该行驶轨迹可能是驾驶员在遭遇事故或者饮酒所导致的,不具备参考价值,因此需要去除。
在第三种可能的实现方式种,电子设备获取行驶轨迹数据集中多条所述行驶轨迹分别对应的曲率信息,将曲率信息中异常曲率信息对应的第三目标行驶轨迹去除。曲率信息是指针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率,通过微分来定义,表明曲线偏离直线的程度。异常曲率信息是指过大的曲率,出现异常曲率,则说明车辆在行驶过程中出现突然转向的情况,此时行驶轨迹不具有参考价值,因此需要去除。
步骤S402,基于多条行驶轨迹确定多条行驶轨迹分别对应的行驶区域。
行驶轨迹对应的行驶区域包括行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线,行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线分别位于行驶轨迹的两侧。
步骤S403,在多条行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线中确定第一目标行驶边界线。
第一目标行驶边界线是指与其他第一行驶边界线不重合的第一行驶边界线。在一些实施例中,车辆可以通过各个第一行驶边界线的地理位置信息,来确定是否存在互相重合的第一行驶边界线,进而确实出第一目标行驶边界线。其中,第一行驶边界线的地理位置信息可以根据行驶轨迹的地理位置信息、行驶轨迹与第一行驶边界线之间的距离确定。在第一行驶边界线的地理位置信息与其他第一行驶边界线的地理位置完全相同或者大部分相同的情况下,确定二者互相重合。在确定出与其他第一行驶边界线互相重合的第一行驶边界线后,剩余的第一行驶边界线即为第一目标行驶边界线。第一目标行驶边界线的数量可以是一条,也可以是多条。
步骤S404,基于第一目标行驶边界线确定第一道路边界。
在第一目标行驶边界线为一条的情况下,将第一目标行驶边界线确定为第一道路边界;在第一目标行驶边界线存在多条的情况下,将与指定第二行驶边界线之间的距离最大的第一目标行驶边界线确定为第一道路边界。指定第二行驶边界线可以是任意一条第二行驶边界线。也即,在第一目标行驶边界线存在多条的情况下,将最外侧的第一目标行驶边界线确定为目标道路的第一道路边界。
结合参考图5,其示出本申请一个实施例提供的确定道路边界的示意图。在图5中,电子设备确定出三条第一目标行驶边界线51,此时可以将最外侧的第一目标行驶边界线51确定为目标道路的第一道路边界52。
步骤S405,在多条行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线中确定第二目标行驶边界线。
第二目标行驶边界线是指与其他第二行驶边界线不重合的第二行驶边界线。在一些实施例中,车辆可以通过各个第二行驶边界线的地理位置信息,来确定是否存在互相重合的第二行驶边界线,进而确实出第二目标行驶边界线。其中,第二行驶边界线的地理位置信息可以根据行驶轨迹的地理位置信息、行驶轨迹与第二行驶边界线之间的距离确定。在第二行驶边界线的地理位置信息与其他第二行驶边界线的地理位置完全相同或者大部分相同的情况下,确定二者互相重合。在确定出与其他第二行驶边界线互相重合的第二行驶边界线后,剩余的第二行驶边界线即为第二目标行驶边界线。第二目标行驶边界线的的数量可以是一条,也可以是多条。
步骤S406,基于第二目标行驶边界线确定第二道路边界。
在第二目标行驶边界线为一条的情况下,将第二目标行驶边界线确定为第二道路边界;在第二目标行驶边界线存在多条的情况下,将与指定第一行驶边界线之间的距离最大的第二目标行驶边界线确定为第二道路边界。指定第一行驶边界线可以是任意一条第一行驶边界线。也即,在第二目标行驶边界线存在多条的情况下,将最外侧的第二目标行驶边界线确定为目标道路的第二道路边界。
请再次参阅图5,电子设备确定出三条第二目标行驶边界线53,此时可以将最外侧的第一目标行驶边界线53确定为目标道路的第二道路边界54。
综上所述,本申请实施例提供的技术方案,通过获取在目标道路上的多条行驶轨迹,基于每一条行驶轨迹可以确定相应的行驶区域,每个行驶区域包括位于行驶轨迹两侧的第一行驶边界线和第二行驶边界线,基于多条第一行驶边界线即可确定目标道路的第一道路边界,基于多条第二行驶边界线即可确定目标道路的第二道路边界,由于车辆在目标道路上行驶时均不会超出道路边界,并且在行驶轨迹数量较多的情况下,不为道路边界的行驶边界线(第一行驶边界线)通常与其他行驶边界线重合,基于这一特性,电子设备可以准确且高效地确定出道路边界。还通过在获取到行驶轨迹数据集之后进行数据清洗,可以去除明显不合理的行驶轨迹,从而避免上述不合理的行驶轨迹给道路边界确定结果带来干扰,以使得道路边界确定结果更加准确。
请参阅图6,其示出了本申请实施例提供的一种道路边界确定装置的结构框图,该装置包括:数据获取模块610、区域确定模块620、第一边界确定模块630、第二边界确定模块640。
数据获取模块610,用于获取行驶轨迹数据集,行驶轨迹数据集包括在目标道路上的多条行驶轨迹。
区域确定模块620,用于基于多条行驶轨迹确定多条行驶轨迹分别对应的行驶区域,行驶轨迹对应的行驶区域包括行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线,行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线分别位于行驶轨迹的两侧。
第一边界确定模块630,用于基于多条行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线确定目标道路的第一道路边界。
第二边界确定模块640,用于基于多条行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线确定目标道路的第二道路边界。
在一些实施例中,第一边界确定模块630,用于在多条行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线中确定第一目标行驶边界线,第一目标行驶边界线是指与其他第一行驶边界线不重合的第一行驶边界线;基于第一目标行驶边界线确定第一道路边界。
在一些实施例中,第一边界确定模块630,用于在第一目标行驶边界线为一条的情况下,将第一目标行驶边界线确定为第一道路边界;在第一目标行驶边界线存在多条的情况下,将与指定第二行驶边界线之间的距离最大的第一目标行驶边界线确定为第一道路边界。
在一些实施例中,第二边界确定模块640,用于在多条行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线中确定第二目标行驶边界线,第二目标行驶边界线是指与其他第二行驶边界线不重合的第二行驶边界线;基于第二目标行驶边界线确定第二道路边界。
在一些实施例中,第二边界确定模块640,用于在第二目标行驶边界线为一条的情况下,将第二目标行驶边界线确定为第二道路边界;在第二目标行驶边界线存在多条的情况下,在与指定第一行驶边界线之间的距离最大的第二目标行驶边界线确定为第二道路边界。
在一些实施例中,装置还包括:数据清洗模块(图中未示出)。数据清洗模块,用于对行驶轨迹数据集进行数据清洗,得到数据清洗后的行驶轨迹数据集,数据清洗后的行驶轨迹数据集中在目标道路上的多条行驶轨迹用于确定第一道路边界和第二道路边界。
在一些实施例中,数据清洗模块,具体用于获取行驶轨迹数据集中多条行驶轨迹中异常轨迹点的数量,将异常轨迹点的数量大于预设数量的第一目标行驶轨迹去除;或/及,获取行驶轨迹数据集中多条行驶轨迹分别对应的行驶速度,将行驶速度与目标道路的限速信息之间的差值绝对值大于预设数值的第二目标行驶轨迹去除;或/及,获取行驶轨迹数据集中多条行驶轨迹分别对应的曲率信息,将曲率信息中异常曲率信息对应的第三目标行驶轨迹去除。
综上,本申请实施例提供的技术方案,通过获取在目标道路上的多条行驶轨迹,基于每一条行驶轨迹可以确定相应的行驶区域,每个行驶区域包括位于行驶轨迹两侧的第一行驶边界线和第二行驶边界线,基于多条第一行驶边界线即可确定目标道路的第一道路边界,基于多条第二行驶边界线即可确定目标道路的第二道路边界,由于车辆在目标道路上行驶时均不会超出道路边界,并且在行驶轨迹数量较多的情况下,不为道路边界的行驶边界线(第一行驶边界线)通常与其他行驶边界线重合,基于这一特性,电子设备可以准确且高效地确定出道路边界。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述装置和模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,模块相互之间的耦合可以是电性,机械或其它形式的耦合。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。
请参阅图7,其示出了本申请实施例还提供一种电子设备700,该电子设备700包括:一个或多个处理器710、存储器720以及一个或多个应用程序。其中,一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行,一个或多个应用程序配置用于执行上述实施例中所描述的方法。
处理器710可以包括一个或者多个处理核。处理器710利用各种接口和线路连接整个电池管理***内的各种部分,通过运行或执行存储在存储器720内的指令、程序、代码集或指令集,以及调用存储在存储器720内的数据,执行电池管理***的各种功能和处理数据。可选地,处理器710可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)、可编程逻辑阵列(ProgrammableLogic Array,PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器710可集成中央处理器710(Central Processing Unit,CPU)、图像处理器710(Graphics Processing Unit,GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中,CPU主要处理操作***、用户界面和应用程序等;GPU用于负责显示内容的渲染和绘制;调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调器也可以不集成到处理器710中,单独通过一块通信芯片进行实现。
存储器720可以包括随机存储器720(Random Access Memory,RAM),也可以包括只读存储器720(Read-Only Memory,ROM)。存储器720可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器720可包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储用于实现操作***的指令、用于实现至少一个功能的指令(例如,触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各种方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储电子设备图在使用中所创建的数据(例如,电话本、音视频数据、聊天记录数据)等。
请参阅图8,其示出了本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质800,该计算机可读存储介质800中存储有计算机程序指令810,计算机程序指令810可被处理器调用以执行上述实施例中所描述的方法。
计算机可读存储介质800可以是诸如闪存、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)、电动程控只读存储器(Electrical Programmable Read Only Memory,EPROM)、硬盘或者只读存储器(Read-Only Memory,ROM)。可选地,计算机可读存储介质包括非易失性计算机可读存储介质(Non-transitory Computer-readable Storage Medium)。计算机可读存储介质800具有执行上述方法中的任何方法步骤的计算机程序指令810的存储空间。这些计算机程序指令810可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者可以写入到这一个或者多个计算机程序产品中。
以上,仅是本申请的较佳实施例而已,并非对本申请作任何形式上的限制,虽然本申请已以较佳实施例揭示如上,然而并非用以限定本申请,任何本领域技术人员,在不脱离本申请技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本申请技术方案内容,依据本申请的技术实质对以上实施例所作的任何简介修改、等同变化与修饰,均仍属于本申请技术方案的范围内。
Claims (10)
1.一种道路边界确定方法,其特征在于,所述方法包括:
获取行驶轨迹数据集,所述行驶轨迹数据集包括在目标道路上的多条行驶轨迹;
基于多条所述行驶轨迹确定多条所述行驶轨迹分别对应的行驶区域,所述行驶轨迹对应的行驶区域包括所述行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线,所述行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线分别位于所述行驶轨迹的两侧;
基于多条所述行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线确定所述目标道路的第一道路边界;
基于多条所述行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线确定所述目标道路的第二道路边界。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于多条所述行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线确定所述目标道路的第一道路边界,包括:
在多条所述行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线中确定第一目标行驶边界线,所述第一目标行驶边界线是指与其他第一行驶边界线不重合的第一行驶边界线;
基于所述第一目标行驶边界线确定所述第一道路边界。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一目标行驶边界线确定所述第一道路边界,包括:
在所述第一目标行驶边界线为一条的情况下,将所述第一目标行驶边界线确定为所述第一道路边界;
在所述第一目标行驶边界线存在多条的情况下,将与指定第二行驶边界线之间的距离最大的所述第一目标行驶边界线确定为所述第一道路边界。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于多条所述行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线确定所述目标道路的第二道路边界,包括:
在多条所述行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线中确定第二目标行驶边界线,所述第二目标行驶边界线是指与其他第二行驶边界线不重合的第二行驶边界线;
基于所述第二目标行驶边界线确定所述第二道路边界。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述第二目标行驶边界线确定所述第二道路边界,包括:
在所述第二目标行驶边界线为一条的情况下,将所述第二目标行驶边界线确定为所述第二道路边界;
在所述第二目标行驶边界线存在多条的情况下,在与指定第一行驶边界线之间的距离最大的所述第二目标行驶边界线确定为所述第二道路边界。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法,其特征在于,所述获取行驶轨迹数据集之后,还包括:
对所述行驶轨迹数据集进行数据清洗,得到数据清洗后的行驶轨迹数据集,所述数据清洗后的行驶轨迹数据集中在所述目标道路上的多条行驶轨迹用于确定所述第一道路边界和所述第二道路边界。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述对所述行驶轨迹数据集进行数据清洗,得到数据清洗后的行驶轨迹数据集,包括:
获取所述行驶轨迹数据集中多条所述行驶轨迹中异常轨迹点的数量,将所述异常轨迹点的数量大于预设数量的第一目标行驶轨迹去除;或/及,
获取所述行驶轨迹数据集中多条所述行驶轨迹分别对应的行驶速度,将所述行驶速度与所述目标道路的限速信息之间的差值绝对值大于预设数值的第二目标行驶轨迹去除;或/及,
获取所述行驶轨迹数据集中多条所述行驶轨迹分别对应的曲率信息,将所述曲率信息中异常曲率信息对应的第三目标行驶轨迹去除。
8.一种道路边界确定装置,其特征在于,所述装置包括:
数据获取模块,用于获取行驶轨迹数据集,所述行驶轨迹数据集包括在目标道路上的多条行驶轨迹;
区域确定模块,用于基于多条所述行驶轨迹确定多条所述行驶轨迹分别对应的行驶区域,所述行驶轨迹对应的行驶区域包括所述行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线,所述行驶轨迹对应的第一行驶边界线和第二行驶边界线分别位于所述行驶轨迹的两侧;
第一边界确定模块,用于基于多条所述行驶轨迹分别对应的第一行驶边界线确定所述目标道路的第一道路边界;
第二边界确定模块,用于基于多条所述行驶轨迹分别对应的第二行驶边界线确定所述目标道路的第二道路边界。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器;
一个或多个应用程序,其中一个或多个所述应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由一个或多个所述处理器执行,一个或多个所述应用程序配置用于执行如权利要求1-7任一项所述的道路边界确定方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令可被处理器调用执行如权利要求1-7中任一项所述的道路边界确定方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117128976A (zh) * | 2023-10-26 | 2023-11-28 | 小米汽车科技有限公司 | 道路中心线的获取方法、装置、车辆和存储介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111578964A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-08-25 | 河北德冠隆电子科技有限公司 | 基于时空轨迹重构高精地图道路信息快速生成***及方法 |
CN111652061A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-09-11 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种车道边线的确定方法、装置及存储介质 |
CN111811530A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-23 | 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 | 车道线生成方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN114090908A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-02-25 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种路网数据的处理方法和装置 |
CN114549990A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-05-27 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 一种多信息融合的自动驾驶***道路边界构建方法 |
US20220237919A1 (en) * | 2019-08-28 | 2022-07-28 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Method, Apparatus, and Computing Device for Lane Recognition |
CN114926540A (zh) * | 2022-05-07 | 2022-08-19 | 深圳汇辰软件有限公司 | 一种车道线标定的方法、装置、终端设备及可读存储介质 |
-
2022
- 2022-12-30 CN CN202211732107.6A patent/CN116182862A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20220237919A1 (en) * | 2019-08-28 | 2022-07-28 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Method, Apparatus, and Computing Device for Lane Recognition |
CN111578964A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-08-25 | 河北德冠隆电子科技有限公司 | 基于时空轨迹重构高精地图道路信息快速生成***及方法 |
CN111652061A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-09-11 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种车道边线的确定方法、装置及存储介质 |
CN111811530A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-23 | 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 | 车道线生成方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN114090908A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-02-25 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种路网数据的处理方法和装置 |
CN114549990A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-05-27 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 一种多信息融合的自动驾驶***道路边界构建方法 |
CN114926540A (zh) * | 2022-05-07 | 2022-08-19 | 深圳汇辰软件有限公司 | 一种车道线标定的方法、装置、终端设备及可读存储介质 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117128976A (zh) * | 2023-10-26 | 2023-11-28 | 小米汽车科技有限公司 | 道路中心线的获取方法、装置、车辆和存储介质 |
CN117128976B (zh) * | 2023-10-26 | 2024-03-12 | 小米汽车科技有限公司 | 道路中心线的获取方法、装置、车辆和存储介质 |
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