[发明专利]一种用于先进驾驶辅助系统应用的GIS道路黑点地图生成方法

说明书

本发明公开了一种用于先进驾驶辅助系统应用的GIS道路黑点地图生成方法，属于先进驾驶辅助技术领域。本发明通过结合多种基于GIS的空间分析和提取方法，在基于历史事故前提下，通过数据分析和提取道路黑点地图，并和导航地图以图层叠合的形式，形成局部的动态地图数据库，并用于支持各类实时ADAS的应用。本发明可低成本、高效率地获取各种ADAS安全应用所需要的事故黑点数据库。同时，通过该方法可将黑点数据和现有导航地图相结合生成黑点数据库，为各类道路实时黑点安全应用提供有效的数据支撑。

技术领域

本发明涉及先进驾驶辅助技术领域，更具体地说，涉及一种用于先进驾驶辅助系统应用的GIS道路黑点地图生成方法。

背景技术

为提高道路交通的安全，先进驾驶辅助系统(ADAS)及其相关的车载技术受到了汽车工业的广泛关注。目前为止，许多先进驾驶辅助系统得到了研发和应用，比如，车道偏离警告系统、自适应巡航控制系统等等。随着相关系统的研究和发展，各类ADAS系统应用对驾驶环境的识别及其对应的数字地图数据库提出了更高的要求。

开发ADAS的应用，需要将更多有关道路的细节和数据整合到数字地图里。因此，通过数字地图提供丰富的道路和环境信息，获取现实里不可获得的，超越驾驶员视野范围内的道路安全数据变得尤为重要。在这些数据里，一些数据，比如法定限速、交通标志、道路坡度、车道信息等等，可以通过现实量测和信息提取得到。但是，不是所有属性都可从现有的数据源中得到，典型的例子就是道路事故黑点，并不存在于现实的交通数据库，但在交通安全应用中却十分重要。

所谓道路事故黑点，是指集中于路网上的某些频发路段。根据以往对交通事故的研究调查指出，交通事故在路网上并非均匀分布，而是频繁发生于某些道路路段，这些路段一般也被称之为道路交通黑点。发展道路黑点的安全技术对合理配置交通资源，降低整体的交通事故率有很重要的意义和作用。

获取准确和精密的黑点数据库(包括黑点分布位置和详细的事故黑点信息)是开发各类实时车载黑点应用的技术基础。比如，发明申请【基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统及方法，申请号201710022303.7】就需要使用数字黑点地图。在此系统中，车载系统和云端控制系统都需要提取事故黑点数字地图内部存储的黑点信息和数据，并通过各类算法提供事故黑点的警告和相关应用。

目前的各类黑点数字地图数据服务商的相关产品供应对象主要是政府机构。在这些应用中，道路黑点的主要作用是道路黑点展示和管理，主要利用计量方法统计事故黑点。比如，获取道路事故黑点的方法主要是基于事故黑点计量模型分析，通过分段道路网并统计道路网单位长度上在单位时间内的事故量辨识黑点风险。例如，通过划分一个区域内道路网到100米路段，并统计在3-5年内的道路事故数量，设定黑点辨识的阈值，并统计每个路段的黑点集聚程度和风险程度。这种方法需要对大规模的路网实行分段划分，并依次对每个路段进行单独黑点分析统计，用到的计算资源大，黑点辨识所需数据量大，数据种类复杂，而且数据处理慢，耗时长。如果应用此方法生成ADAS的黑点地图，需要较多的人力成本用于前期数据整理，中期数据校核，人力成本极高且效率很低。除此之外，因为统计方法一般需要对现有道路几何特征进行长度分段，分段长度可能从几米到几百米，因此较难通过一致的事故黑点量化指标区分事故黑点。同时，在区域型道路黑点(比如，道路交叉口黑点或者交叉口等)，很难以用这样一种基于单位路段的线性方法来处理区域型的事故黑点。因此，对于考虑到商业销量和实时性的黑点应用，此种方法很难推广应用。

另一种获取道路黑点的方法是基于道路线型风险统计。该方法基于现有道路几何特征和历史数据集，对道路分段并为不同的路段提供了一个通用的风险向量评估，并将这些风险统计分析后加入黑点数字地图数据库。虽然这种方法比事故黑点统计方法更可行，但仍然存在一些缺点，比如道路连接在导航地图中的规格可能会有所不同，道路分段可能从几米到几百米，因此在较长的路段很难通过分布的事故量界定准确的事故黑点。而且，对于此种方法，道路交叉口黑点等区域也很难用这样一种基于路段的线性方法来处理。

发明内容