[发明专利]一种封闭区域非结构化道路的数字地图更新方法

说明书

本发明公开了一种封闭区域非结构化道路的数字地图更新方法，该方法包括：步骤1，收集封闭区域非结构化道路的轨迹数据；步骤3，根据步骤2处理后的所述轨迹数据，通过边界扩展方法，提取目标封闭区域的扩展的新边界，更新地图的静态图；步骤4，根据步骤2处理后的所述轨迹数据，通过道路新增方法，更新地图的静态图以及更新所述有向图；步骤5，删除需要丢弃的道路信息，更新地图的静态图以及更新所述有向图。本发明通过获取众多工程车辆的高精度轨迹数据来更新地图，保证地图的更新效率和更新成本。

技术领域

本发明涉及数字地图更新技术领域，特别是关于一种封闭区域非结构化道路的数字地图更新方法。

背景技术

随着人工智能的不断发展，自动驾驶技术逐渐成为了学术界和工业界的研究热点，而高精地图是L3～L5自动驾驶能够实现商业化落地的关键技术。高精地图于传统的导航地图而言，包含更加丰富且精细的道路信息，对自动驾驶车辆的感知、定位、决策和控制等功能模块都起到至关重要的作用。随着时间的推移，现实世界中的道路会发生变化，导致先前采集的高精地图数据与现实世界不匹配。无法及时更新的高精地图会使其导航服务性能会越来越差，甚至会影响自动驾驶汽车的安全性和可靠性。在一些非结构道路的封闭区域中，如：矿区、港口等，常常由于工作的需求，工作区的边界会发生扩大或者缩小，工作区之间的道路也会出现新修和废弃。如果每次边界和道路发生变化都需要地图采集车到变化的区域重新采集数据更新地图，会导致地图更新效率不高，且由于数据采集阶段需要大量的人工介入，导致地图的更新维护成本变高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种封闭区域非结构化道路的数字地图更新方法，该方法通过获取众多工程车辆的高精度轨迹数据来更新地图，保证地图的更新效率和更新成本。

为实现上述目的，本发明提供一种封闭区域非结构化道路的数字地图更新方法，该方法包括：

步骤1，收集封闭区域非结构化道路的轨迹数据，所述轨迹数据包括一系列带有时间戳和坐标值的轨迹点；

步骤2，滤除所述轨迹数据的噪点信息；

步骤3，根据步骤2处理后的所述轨迹数据，通过边界扩展方法，提取目标封闭区域的扩展的新边界，更新地图的静态图；

步骤4，根据步骤2处理后的所述轨迹数据，通过道路新增方法，更新地图的静态图以及更新所述有向图；

步骤5，删除需要丢弃的道路信息，更新地图的静态图以及更新所述有向图。

进一步地，所述步骤3中，所述边界扩展方法具体包括：

步骤31，找出步骤2处理后的所述轨迹数据与原始边界的所有交点；其中，所述原始边界为更新前地图的静态图中的边界；

步骤32，根据所述原始边界中轨迹点的时间先后顺序，将所述交点进行排序，取出并连接排在第一个所述交点P₀和排在最后一个的所述交点P_n，得到线段在所述更新前地图的所在平面内构建二维平面坐标系XOY，原点为所述交点P₀，X轴的正方向为向量的方向，Y轴的正方向为X轴的正方向逆时针旋转90度；

步骤33，将步骤2处理后的所述轨迹数据中的轨迹点的坐标转换成所述坐标系XOY下的所对应的坐标值；

步骤34，在所述坐标系XOY的第一象限构建第一矩形，所述线段被n等分划分后的中一等分线段为所述第一矩形的一条边，该边垂直于所述第一矩形的另外两条垂边，所述两条垂边的长度比所述轨迹数据的轨迹点中的最大y坐标值大第一预设值；

步骤35，找出每个所述第一矩形中所包含的所述轨迹点中距离X轴最远的轨迹点，并将该轨迹点作为当前所述第一矩形的代表点；

步骤36，连接所述交点P₀、所述交点P_n和步骤35获得的每一所述第一矩形的代表点，获得新边界。