高精地图数据的更新方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提供一种高精地图数据的更新方法、装置及电子设备，该高精地图数据的更新方法包括：获取在更新地理区域内道路要素的采集数据，再将采集数据与历史数据进行比较生成比较结果，若数据发生变化，则使用采集数据更新历史数据。本方法将采集数据与历史数据进行比较，并根据比较结果确定是否更新历史数据。相较于现有直接更新历史数据的方法，本方法仅更新发生变化的历史数据，可以提高更新效率。

【技术实现步骤摘要】
高精地图数据的更新方法、装置及电子设备
本申请实施例涉及地理信息
，尤其涉及一种高精地图数据的更新方法、装置及电子设备。
技术介绍
高精地图是是一种具备高分辨率、能实时更新数据的数字化地图，用于智能驾驶。为了使车辆能够基于高精地图正常行驶，保证自动驾驶的安全与高效率，对高精地图的鲜度、精度、丰富度都有了更高的要求。高精地图作为一种在线传感器，地图的现势性以及数据的快速更新至关重要。目前高精地图的数据更新过程为：通过数据采集车采集场景内所有要素的地理位置数据、三维形状数据以及图像，并对数据采集车采集到的数据进行后处理，生成要素的点云和图像，对要素的点云和图像进行矢量化处理，生成矢量化数据，并使用矢量化数据替换该地理区域的历史矢量化数据。俗称“扫马路”式的更新。然而，上述高精地图数据的更新方法应用于道路要素无变化的场景时，仍要进行矢量化数据替换作业，造成数据更新效率低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种高精地图数据的更新方法、装置及电子设备，以解决现有更新方法针对道路要素无变化的场景仍需进行矢量化数据替换作业，进而造成数据更新效率低的技术问题。第一方面，本申请提供一种高精地图数据的更新方法，方法包括：获取位于更新地理区域内的道路要素的至少一组采集数据；将位于更新地理区域内的道路要素的各组采集数据与道路要素的至少一组历史数据进行比较，生成比较结果；若比较结果为要素数据变化，使用道路要素的各组采集数据更新道路要素的各组历史数据，生成道路要素的多组更新数据，道路要素的多组更新数据用于制作高精地图。第二方面，本申请提供一种高精地图数据的更新装置，装置包括：获取模块，用于获取位于更新地理区域内的道路要素的至少一组采集数据；比较模块，用于将位于更新地理区域内的道路要素的各组采集数据与道路要素的至少一组历史数据进行比较，生成比较结果；更新模块，用于若比较结果为要素数据变化，使用道路要素的各组采集数据更新道路要素的各组历史数据，生成道路要素的多组更新数据，道路要素的多组更新数据用于制作高精地图。第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：存储器，用于存储程序；处理器，用于执行存储器存储的程序，当程序被执行时，处理器用于执行第一方面及可选方案所涉及的高精地图数据的更新方法。本申请提供一种高精地图数据的更新方法、装置及电子设备，本申请提供的更新方法包括：将采集数据与历史数据进行比较，找到发生变化的道路要素，用发生变化的道路要素的数据更新历史数据。相较于现有的数据更新方法，本方法仅更新发生变化的道路要素，可以提高更新效率。又不改变无变化的道路要素的唯一编码、坐标位置以及所附带的要素本身的全部信息，为后续使用矢量化数据提供良好的数据基础。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例一示出的高精地图数据的更新方法的流程示意图；图2为本申请实施例三提供的高精地图数据的更新方法的原理示意图；图3为本申请实施例三提供的历史数据的示意图；图4为图3所示历史数据对应的实际场景图；图5为本申请实施例三提供的采集数据的示意图；图6为图5所示采集数据对应的实际场景图；图7为本申请实施例三提供的比较原理示意图；图8为本申请实施例三提供的点状矢量化数据的比较示意图；图9为本申请实施例三提供的线状矢量化数据的比较示意图；图10为本申请实施例三提供的面状矢量化数据的比较示意图；图11为本申请实施例三提供更新数据的示意图；图12为本申请实施例四提供的高精地图数据更新装置的结构示意图；图13为本申请实施例五提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。高精地图制作过程分为内业和外业，外业是指采集车采集各个道路要素的数据，内业是对采集的道路要素的数据进行处理，制成高精地图过程中。其中，内业过程分为：对采集到的道路要素的数据进行矢量化处理，生成矢量化数据。根据矢量化数据绘制可视化的地图数据，再对可视化的地图数据进行数据格式转换和代码格式转换。最后将经过数据格式和代码格式转换的地图数据发布。高精地图数据的更新方法是对矢量化数据进行更新过程，现有高精地图数据的更新方法俗称“扫马路”式更新，具体过程为：采集某个地理区域的所有要素的数据，并对采集的数据进行后处理，生成要素的矢量化数据，再使用矢量化数据替换该地理区域的历史矢量化数据，完成矢量化数据更新。然而，现有的高精地图数据的更新方法在应用于道路要素未发生变化的场景时，仍会对未发生变化的地理区域进行矢量化数据更新，导致数据更新速度慢。另外，重新作业的方式还会导致原现场没有发生变化的数据的唯一编码以及坐标位置会发生改变，对于后续数据增量出品发布及车端更新服务都会有一定的影响。本申请提供的高精地图数据的更新方法适用场景为：有更新的地理区域，以及由于有遮挡或者其他原因等无法采集该地理区域，可通过本方法对高精地图数据进行补充编制，提高高精地图品质、数据实时性及可靠性。本申请的专利技术构思是：通过将道路要素的当前采集数据和历史数据比较，快速找到变化，并基于变化的要素进行比较作业，利用当前采集数据更新历史数据，可实现快速更新作业，能提高工效。又不改变无变化的要素的唯一编码、坐标位置以及所附带的要素本身的全部信息，为后续使用矢量化数据提供良好的数据基础。为进一步提高准确率，以历史数据与置信度高的采集数据进行比较的结果为准，确定是否更新历史数据。方法实施例图1为本申请根据实施例一示出的高精地图数据的更新方法的流程图。如图1所示，本申请提供一种高精地图数据的更新方法，应用于更新设备，该更新设备为计算机、或者服务器等设备。该方法包括如下步骤：S101、获取位于更新地理区域内的道路要素的至少一组采集数据。更具体地，道路要素包括道路车道级道路要素和路边设施型道路要素。车道级道路要素包括：车道标线、标线类型等。路边设施型道路要素包括：路牙、护栏、杆状物、交通牌等。采集数据包括以下任意一项：点云、图像和矢量化数据。采集车在执行外业后，采集到道路要素的数据主要包括点云、图像以及行车轨迹。利用目前已成熟的要素识别以及自动化矢量化的算法，对后处理的点云进行分类生成语义信息，并对图像进行语义分割，提取道路要素的矢量化数据，矢量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高精地图数据的更新方法，其特征在于，方法包括：/n获取位于更新地理区域内的道路要素的至少一组采集数据；/n将道路要素的各组采集数据与所述道路要素的至少一组历史数据进行比较，生成比较结果；/n若所述比较结果为所述要素数据变化，使用所述各组采集数据更新各组历史数据，生成所述道路要素的多组更新数据，所述道路要素的多组更新数据用于制作高精地图。/n

【技术特征摘要】
1.一种高精地图数据的更新方法，其特征在于，方法包括：
获取位于更新地理区域内的道路要素的至少一组采集数据；
将道路要素的各组采集数据与所述道路要素的至少一组历史数据进行比较，生成比较结果；
若所述比较结果为所述要素数据变化，使用所述各组采集数据更新各组历史数据，生成所述道路要素的多组更新数据，所述道路要素的多组更新数据用于制作高精地图。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述比较结果为所述要素数据变化，所述将道路要素的各组采集数据与所述道路要素的至少一组历史数据进行比较，生成比较结果，具体包括：
从所述至少一组历史数据中确定与每组所述采集数据对应的历史数据；
将每组所述采集数据与所述采集数据对应的历史数据进行比较，生成多组中间结果；
根据多组所述中间结果确定所述比较结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多组所述中间结果确定所述比较结果，具体包括：
根据所述采集数据的类型和置信度映射表确定所述采集数据的置信度；
将根据所述置信度最大的采集数据确定的中间结果作为所述比较结果；
其中，所述置信度映射表用于表示所述采集数据的类型与所述置信度的映射关系。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述要素数据变化包括：要素删除、要素新增和要素属性更改；所述将每组所述采集数据与所述采集数据对应的历史数据进行比较，生成多组中间结果，具体包括：
判断对比区域内是否有所述采集数据和所述历史数据，若判定为无所述采集数据且有所述历史数据，则所述中间结果为所述要素删除，若判定为有所述采集数据且无所述历史数据，则所述中间结果为所述要素增加，其中，所述更新地理区域包括至少一个所述对比区域；
若判定为有所述采集数据和所述历史数据，继续判断所述对比区域内的采集数据与历史数据是否相同；若判定为不相同，则所述中间结果为所述要素属性更改；若判定为相同，则所述中间结果为要素数据未变化。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采集数据包括：点状矢量化数据；所述若判定为有所述采集数据且无所述历史数据，则所述中间结果为所述要素增加，具体包括：
若所述点状矢量化数据位于所述对比区域外，且位于边界区域内，则判定为有所述采集数据且无所述历史数据，其中，所述对比区域为以所述历史数据的位置为中心的区域。


6.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘硕，王淼，刘洋，
申请(专利权)人：北京四维图新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11