[发明专利]基于众包大数据的高精度地图拓扑自动构建方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种地图拓扑自动构建方法及系统，该方法包括：对GPS轨迹点信息进行均匀化处理，生成轨迹线；并利用区域复杂度进行路口检测，生成路口信息；根据路口信息获取路口之间的连通关系；并通过路口之间的连通关系，生成相邻路口之间的轨迹点或线簇的道路向量及其引导线信息；基于路口之间的连通关系和道路向量，生成道路级拓扑信息；删除冗余路口信息后，根据引导线信息及聚类所得的车道线，进行车道线组结构化，获得车道线组结构化的信息；根据车道线组结构化的信息调整路口范围后，根据车道线组结构化的结果以及道路的引导线信息，生成车道向量及其拓扑关系。本发明实施例具有成本低、全自动生产和信息准确度高的优点。

技术领域

本发明涉及驾驶技术领域，更具体地，涉及一种基于众包大数据的高精度地图拓扑自动构建方法及系统。

背景技术

为了提供自动驾驶所需的高精度地图中的拓扑信息，期望达到低成本，全自动生产，信息准确度高的目的，目前亟需一种基于众包大数据的利用大量的车辆行驶过程中时间片段的道路信息，进行高精度地图拓扑图层自动构建的方法。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于众包大数据的高精度地图拓扑自动构建方法及系统。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种地图拓扑自动构建方法，该方法包括：对GPS轨迹点信息进行均匀化处理，生成轨迹线；并利用区域复杂度进行路口检测，生成路口信息；根据路口信息获取路口之间的连通关系；并通过路口之间的连通关系，生成相邻路口之间的轨迹点或线簇的道路向量及其引导线信息；基于路口之间的连通关系和道路向量，生成道路级拓扑信息；删除冗余路口信息后，根据引导线信息及聚类所得的车道线，进行车道线组结构化，获得车道线组结构化的信息；根据车道线组结构化的信息调整路口范围后，根据车道线组结构化的结果以及道路的引导线信息，生成车道向量及其拓扑关系。

其中，利用区域复杂度进行路口检测，生成路口信息，包括：利用轨迹点的朝向，计算一定区域内驾驶行为的复杂度，并将复杂度超过设定阈值的区域识别为路口；对识别的路口点信息进行聚类，标记获取点簇信息，并计算每个点簇的外包形状；生成一定置信值的路口信息。

其中，根据路口信息获取路口之间的连通关系，包括：利用轨迹线的贯穿信息，获取路口之间的连通关系；将轨迹线的首尾点信息作为虚拟路口；判断虚拟路口之间的相似性，对虚拟路口进行聚类。

其中，删除冗余路口信息，包括：将仅有一对进入和脱出道路向量的路口作为冗余路口，并删除冗余路口；将冗余路口处的进入和拓扑道路向量进行合并，并更新其连通关系。

其中，根据引导线信息及聚类所得的车道线，进行车道线组结构化，获得车道线组结构化的信息，包括：以每条道路向量为单位，计算道路参考线；通过道路参考线构建缓冲区，获取道路内的所有车道线；通过轨迹的方向信息，过滤对向的车道；通过滑动窗口法，将窗口内车道线与道路参考线之间的距离聚类，获取车道线的数量；并将车道线数量发生变化的位置进行打断，生成道路区间，并沿道路参考线的方向顺序编号；利用聚类算法将道路区间内距离接近的车道线，纵向归为一组，并进行曲线拟合；将道路区间内的车道线沿道路的通行方向，从左往右编号，获得车道线组结构化的信息。

其中，根据车道线组结构化的信息调整路口范围，包括：获取路口相关的道路向量，相关的道路向量包括进入的道路向量和脱出的道路向量；获取进入路口车道线和脱出路口车道线，其中，进入路口车道线为进入路口道路向量的最后一个道路区间的车道线，脱出路口车道线为脱出路口的道路向量的第一个道路区间的车道线；将进入路口车道线的尾点和脱出路口车道线的起点，顺时针连接构成新的路口形状。