[发明专利]一种高精度地图更新的方法、装置及服务器在审
申请号: | 202010177051.7 | 申请日: | 2020-03-13 |
公开(公告)号: | CN113392169A | 公开(公告)日: | 2021-09-14 |
发明(设计)人: | 周帅;贾双成 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06F16/29 | 分类号: | G06F16/29;G06F16/23 |
代理公司: | 北京思格颂知识产权代理有限公司 11635 | 代理人: | 潘珺 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 高精度 地图 更新 方法 装置 服务器 | ||
本发明公开了一种高精度地图的更新方法、装置及服务器。所述方法包括:对采集到的第一高精度地图数据,将其中的地图要素与已有的与第一高精度地图数据相对应的第二高精度地图数据中的地图要素进行匹配,根据匹配结果对所述第一高精度地图数据中的地图要素进行定位;将定位后的第一高精度地图数据的地图要素与所述第二高精度数据的地图要素进行融合,得到融合后的第三高精度地图数据。本发明解决了高精度地图如何融合更新的问题,在保证高精度地图数据的精确性的基础上满足了高精度地图的实时性的要求。
技术领域
本发明涉及地理信息技术领域,特别涉及一种高精度地图的更新方法、装置及服务器。
背景技术
高精度地图是指高精度、精细化定义的地图,与目前已被人广泛知晓的电子地图不同,其精度需要往往需要达到分米级,能够准确区分各个车道。
与传统电子地图不同,高精度地图的主要服务目标是自动驾驶和高级智能辅助驾驶,自动驾驶例如无人驾驶车等。与人类驾驶员不同,机器驾驶员缺乏与生俱来的视觉识别、逻辑分析能力。比如,人可以很轻松、准确地利用图像、GPS定位自己,鉴别障碍物、人、交通信号灯等,但这对当前的机器人来说都是非常困难的任务。
因此,高精度地图是当前自动驾驶、无人驾驶车技术中必不可少的一个组成部分。高精度地图包含大量行车辅助信息,其中,最重要的是对路网精确的三维表征(厘米级精度)。此外,高精地图还需要比传统地图有更高的实时性,保证地图要素的“新”和“鲜”。由于路网每天都有变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标识改变等。这些变化需要及时反映在高精地图上以确保无人车行驶安全。
大规模高精度地图的制作和更新已经成为地图行业的难题。目前高精度地图的生成方式有一种是依赖众包车辆,采集大量城区道路的照片,再对照片中拍摄到的各种地图要素的数据进行采集,比如车道线、地面箭头、道路两边的杆状物和道路标识牌等,生成高精度地图的数据。
由于高精度地图对于实时性的严格要求,往往高精度地图的更新是以几个小时为单位更新的,在一天之内可能会更新若干次,如何保证生成的高精度地图中的地图要素的准确性,成为热点问题。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种高精度地图的更新方法、装置及服务器。
第一方面,本发明实施例提供一种高精度地图更新的方法,包括:
对采集到的第一高精度地图数据,将其中的地图要素与已有的与第一高精度地图数据相对应的第二高精度地图数据中的地图要素进行匹配,根据匹配结果对所述第一高精度地图数据中的地图要素进行定位;
将定位后的第一高精度地图数据的地图要素与所述第二高精度数据的地图要素进行融合,得到融合后的第三高精度地图数据。
在一个实施例中,将第一高精度地图中的地图要素与第二高精度地图数据中的地图要素进行匹配,根据匹配结果对第一高精度地图数据中的地图要素进行定位,具体包括:
将第一高精度地图数据中属于第一类别的地图要素,与第二高精度地图数据中对应类别的地图要素进行匹配,并根据匹配结果,对第一高精度地图数据中的地图要素的位置进行调整;
针对调整后的第一高精度地图数据,将其中属于第二类别的地图要素,与第二高精度地图数据中对应类别的地图要素进行匹配,并根据匹配结果,对调整后的第一高精度地图数据中的地图要素的位置进行调整;
所述第一类别的地图要素的形状特征区分度高于第二类别的地图要素。
在一个实施例中,所述第一类别的地图要素包括下述一项或多项:地面箭头、道路两边杆状物和道路标识牌;所述第二类别的地图要素为车道线。
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