一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法，所述方法包括如下：步骤1：获取驾驶行为原始数据；步骤2：利用地图数据与驾驶行为原始数据结合，通过统计和计算生成驾驶行为统计数据，所述驾驶行为统计数据与地图要素关联；步骤3：根据驾驶行为统计数据的结构生成要素变化置信度信息，要素变化置信度信息用于判断地图要素是否可能发生变化，所述要素变化置信度信息与地图要素关联；步骤4：在地图数据中对驾驶行为统计数据和要素变化置信度信息进行存储。可为地图增加一种新类型的、基于驾驶行为统计数据的地图数据变化检测信息。本发明专利技术实施例提出了该地图数据中的关键数据内容，以及针对驾驶行为统计数据的变化检测方法，用于辅助判断地图要素变化的可能性，从而发现潜在变化的地图要素，增强地图更新的实时性。本发明专利技术实施例还提出了该地图变化置检测方法对应的数据采集、数据生成和数据使用装置。置。置。

【技术实现步骤摘要】
一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法
[0001]

[0002]本专利技术属于高精度地图领域，具体涉及一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法。

技术介绍

[0003]随着自动驾驶领域的技术快速发展，以及高精度导航的使用需求加深，出行领域对高精度地图更新的及时性要求越来越高。然而，高精度地图的采集难度较高、效率较低，难以保障地图鲜度。
[0004]众包采集方式为目前行业研究的热点，但因众包采集车辆一般为社会车辆等，其车辆型号复杂、感知能力不统一、采集精度较低，加上道路实时路况复杂，存在检测不准、误报漏报较多等情况，且其采集置信度评估困难，成为制约众包更新技术落地的重要难点。
[0005]自动驾驶需要鲜度更高的地图，即使地图未正式更新也需要变化置信度信息等作为辅助自动驾驶决策的依据。同时，众包更新技术需要引入不同数据源，以发现潜在变化的地图要素。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法，通过采集道路车辆的驾驶行为信息，将统计信息与地图要素进行关联，以检测地图要素是否发生变化。其生成结果可以提供自动驾驶车辆作为辅助决策信息，以提升车辆行驶安全性。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法，包括方法如下：步骤1：获取道路车辆驾驶行为原始数据。所述数据是在车辆行驶过程中，由车载传感器、执行器等设备采集到的可以描述车辆驾驶行为的数据。所述数据包含具体数值或具体描述，数据类型包括：车辆位置信息、姿态信息、速度信息、油门操作信息、刹车操作信息、方向盘转向信息、发动机启停信息等信息。
[0008]步骤2：利用地图数据，通过统计和计算生成驾驶行为统计数据。所述数据是在驾驶行为原始数据基础上，进一步结合地图要素特点，生成针对地图各要素统计信息。所述各要素的驾驶行为统计数据，其类型包括车辆速度信息、车辆转弯信息、车辆掉头信息、车辆停止信息、车辆变道信息、车辆频繁启停信息等。所述各要素的驾驶行为统计数据，针对地图要素统计时，包括正常行为数据和异常行为数据。正常行为数据统计与地图要素属性相匹配的驾驶行为，异常行为数据统计与地图要素属性相违背的驾驶行为。如，地面左转箭头，对应的正常行为为左转弯，对应的异常行为为右转和直行；所述正常行为数据和异常行为数据，均可同时包含多种驾驶行为统计数据类型。
[0009]驾驶行为统计数据与地图要素需要存在关联性，地图中各个要素都有一个唯一
ID，并在存储该要素的属性信息时，关联这个ID。方案中所述的驾驶行为统计数据是专利技术的一种针对地图数据的新型数据，也需要与对应的地图要素ID关联，以便于使用中的存储和读取。
[0010]自动驾驶车辆在行驶中的各个要素，对应其装载的高精地图中也有该要素，并通过要素ID索引到其驾驶统计信息和置信度信息，发现其较大概率已经发生了变化，从而进行相应的操作，如变道规避或重新规划路径等。
[0011]步骤3：根据驾驶行为统计数据结果，计算要素变化置信度，要素变化置信度信息与地图要素关联，用于判断地图要素是否存在变化，便于存储、更新以及地图要素属性访问和读取等。所述变化置信度可以是0－1的数值，数值越大变化可能性越高；也可以是分级结果，如一级置信度、二级置信度等。
[0012]步骤4：在地图数据中对驾驶行为统计信息和要素变化置信度信息进行存储。所述地图数据中，每个要素具备唯一可辩识ID，可以通过要素ID对要素属性进行索引。每个要素所对应的所述驾驶行为统计信息和变化置信度数据，可以作为地图要素的一种属性，存储在所述地图要素属性的数据结构中。
[0013]一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法，采用如下装置实现采集、生成、使用数据：数据采集装置，用于采集所述驾驶行为原始数据。所述数据采集装置一般在车辆上，实时采集车辆状态信息。数据采集装置包括：获取单元，用于获得驾驶行为原始数据；发送单元，用于将采集得到的驾驶行为原始数据发送给所述数据生成装置。
[0014]数据生成装置，用于根据所述驾驶行为原始数据和地图数据，生成驾驶行为统计信息和要素变化置信度信息，并存储于地图数据中。所述数据生成装置一般为云端服务器，汇集大量驾驶行为信息利用强算力进行统计计算。数据生成装置包括获取单元，用于接收所述数据采集装置发送的驾驶行为原始数据。处理单元，用于将驾驶行为原始数据进行统计计算，并结合地图生成地图要素变化置信度信息和驾驶行为统计信息。发送单元，用于将处理结果发送给所述数据使用装置数据使用装置，用于根据所述驾驶行为统计信息和要素变化置信度信息，执行车辆控制或显示；所述数据使用装置一般在车辆上，执行车辆控制，或在云端上，发送执行指令。所述数据使用装置包括：获取单元，用于获取所述数据生成装置发送的地图数据。处理单元，用于根据接收的地图数据执行车辆控制。显示单元，用于显示所述地图要素变化置信度等信息，以提示驾驶员。
[0015]上述技术方案可以得到以下有益效果：本专利技术探索出一种新类型的、基于驾驶行为统计数据的地图数据变化检测方法。该地图数据中的关键数据内容，以及针对驾驶行为统计数据的变化检测方法，用于辅助判断地图要素变化的可能性，从而发现潜在变化的地图要素，增强地图更新的实时性。为自动驾驶及时获取最新有效的辅助决策信息，从而提升车辆行驶安全性。
[0016]具体表现在该技术方案可以应用于高精地图产品当中，作为高精地图的一个功能或服务。
[0017]云端高精地图可以应用该方案用于地图变化检测和地图采集更新，可以发现潜在变化的地图要素。
[0018]车端高精地图可以应用该方案用于存储或显示置信度结果，在地图未正式更新发布之前，供驾驶员或自动驾驶感知、决策、规划等模块调用，如规避要素置信度较低的路段等，以提升车辆行驶的安全性和行驶效率。
附图说明
[0019]图1是地图变化检测方法的流程图。
[0020]图2是要素变化置信度信息生成方法图。
[0021]图3是数据采集、生成、使用装置关系图。
具体实施方式
[0022]下面结合附图对本专利技术做进一步的说明：实施例一图1是本专利技术实施例一中的一种基于驾驶行为数据的地图变化检测方法的流程图。
[0023]S101：获取道路车辆驾驶行为原始数据。
[0024]所述数据是在车辆行驶过程中，由车载传感器、执行器等设备采集到的可以描述车辆驾驶行为的数据。所述数据包含具体数值或具体描述，数据类型包括：车辆位置信息、姿态信息、速度信息、油门操作信息、刹车操作信息、方向盘转向信息、发动机启停信息等。
[0025]其中，车辆位置信息、姿态信息、速度信息等，可通过车载定位系统获取，包含的传感器可以有GNSS、惯性导航器件、轮速记等。位置信息可以以坐标形式给出；姿态信息为姿态角度数值；速度信息为速度数值，同时可以包括线加速度、角加速度等其他运动相关信息。
[0026]其中，油门操作信息、刹车操作信息、方向盘转向信息、发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法，其特征在于：所述方法包括如下：步骤1：获取驾驶行为原始数据；步骤2：利用地图数据与驾驶行为原始数据结合，通过统计和计算生成驾驶行为统计数据，所述驾驶行为统计数据与地图要素关联；步骤3：根据驾驶行为统计数据的结构生成要素变化置信度信息，要素变化置信度信息用于判断地图要素是否可能发生变化，所述要素变化置信度信息与地图要素关联；步骤4：在地图数据中对驾驶行为统计数据和要素变化置信度信息进行存储。2.根据权利要求1所述的一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法，其特征在于：所述要素变化置信度信息生成的具体方法：利用地图数据与统计第一时间周期内采集的驾驶行为原始数据结构，生成第一驾驶行为统计数据，同样利用地图数据再次与统计第二时间周期内采集的驾驶行为原始数据结构，生成第二驾驶行为统计数据，将第一驾驶行为统计数据与第二驾驶行为统计数据进行对比，计算生成要素变化置信度信息。3.根据权利要求1所述的一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法，其特征在于：驾驶行为原始数据包含具体数值或数据类型，数据类型包括：车辆位置信息、姿态信息、速度信息、油门操作信息、刹车操作信息、方向盘转向信息、发动机启停信息其中的一种或多种。4.根据权利要求1所述的一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法，其特征在于：驾驶行为统计数据包括：车辆速度信息、车辆转弯信息、车辆掉头信息、车辆停止...

【专利技术属性】
技术研发人员：周薇薇，姜晓琦，彭泊涵，尹智，
申请(专利权)人：江苏海洋大学，
类型：发明
国别省市：