[发明专利]一种高精度地图多源数据融合更新方法及系统

说明书

本发明提供一种高精度地图多源数据融合更新方法及系统，方法包括：获取专业采集的母库数据和众包采集数据；分别对母库数据和所述众包采集数据进行归集处理，获取道路、车道、地物的路网拓扑模型；基于母库数据和众包采集数据的路网拓扑模型，构建母库数据和众包采集数据的道路区间关联关系；基于道路区间关联关系，构建母库数据和众包采集数据的车道线关联关系，对母库中的高精度地图数据进行融合更新。本发明基于专业采集的母库数据和众包采集数据相结合，实现高精度地图车道线要素自动化快速融合更新。

技术领域

本发明涉及高精度电子地图制作领域，更具体地，涉及一种高精度地图多源数据融合更新方法及系统。

背景技术

高精度电子地图主要服务于自动驾驶车辆，为自动驾驶车辆提供路段内车道级别规划和自车定位辅助。高精度地图数据采集方式比较常见的有专业采集和众包采集。专业采集在满足厘米级精度的同时，受限于成本(一台专业测绘车成本可达几百万)和地图要素多而细的原因，不易维护数据鲜度。众包采集相对成本低且数据鲜度高，客观上可覆盖更多区域，但众包设备精度标准不统一，成果数据精度不高。在高精度电子地图的制作过程中，需要用众包采集成果数据去更新专业采集得到的母库数据，以此来弥补母库数据无法依靠专业采集设备进行全国大范围及时更新的缺陷。由于众包采集成果数据内容要素多，如轨迹、车道边线、导流带、地面方向箭头、空中限速标识等，数据量大，且数据格式规范与母库数据不一致，在制图过程中，如果依赖人工比对两份数据进行融合更新，存在效率低、工作量大等缺陷。加之一旦母库数据基本成型，每次待更新的数据量相对于既存数据量而言属于少量，人工作业需要把大量时间花费在辨别当前数据是否与母库数据存在差别，且容易受到作业员主观判断的影响。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种高精度地图多源数据融合更新方法及系统。

根据本发明的第一方面，提供了一种高精度地图多源数据融合更新方法，包括：

获取专业采集的母库数据和众包采集数据；

分别对所述母库数据和所述众包采集数据进行归集处理，获取道路、车道、地物的路网拓扑模型；

基于所述母库数据的路网拓扑模型和所述众包采集数据的路网拓扑模型，构建所述母库数据和所述众包采集数据的道路区间关联关系；

基于所述道路区间关联关系，构建所述母库数据和所述众包采集数据的车道线关联关系，基于所述道路区间关联关系和所述车道线关联关系，对母库中的高精度地图数据进行融合更新。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。

可选的，所述获取专业采集的母库数据和众包采集数据，包括：

根据众包采集数据的经纬度范围，将众包采集数据坐标转换至平面坐标系下，加载众包采集数据；

从母库数据中加载与所述众包采集数据相同经纬度范围内的数据，并转换至同一平面坐标系下；

输出所加载的数据范围、所含要素信息、配置参数至日志文件，所述要素信息包括道路级、车道级、地物级三类要素，其中道路级要素包括道路向量和路口，车道级要素包含车道向量和车道线，地物级要素包含护栏、方向箭头、交通标志牌和交通信号灯。

可选的，所述分别对所述母库数据和所述众包采集数据进行归集处理，获取道路、车道、地物的路网拓扑模型，包括：

对所述母库数据和众包采集数据，分别建立路网拓扑模型，并整理道路向量、道路区间、道路区间所含从左至右排序后的所有车道向量和车道线的数据信息；

对所述母库数据和众包采集数据，构建道路区间面的几何形状，并构建道路区间的起始和结束位置几何形状；

对路口面、道路区间面和车道边线的坐标数据建立空间索引。