【技术实现步骤摘要】
本申请涉及众包建图，特别是涉及一种地图匹配方法、系统、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、众包建图是一种利用大量分散在全球的个体或群体，通过在先平台共同参与地图数据的手机、更新和维护高精地图的方法。从模块上可以将众包建图分为车端和云端两部分，其中，车端构建局部高精地图并上传至云端，云端将接收到的局部高精地图与初始高精地图进行匹配和融合，得到更新后的高精地图，之后车端可以从云端下载更新后的高精地图来满足驾驶功能需求。
2、众包建图中最具挑战性的是云端的地图匹配和融合过程，常见的地图匹配算法有最近邻匹配(nearest neighbor matching)、基于图的匹配(graph-based matching)以及基于特征的匹配(feature-based matching)等方法。
3、其中，基于图的匹配算法是一种将地图和轨迹数据表示为图，并利用图的拓扑结构和约束关系进行匹配的方法。这种方法通常能够更好地捕捉地图的拓扑信息，适用于需要考虑地理空间关系的匹配问题的应用场景，但也存在计算复杂度高的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种地图匹配方法、系统、计算机设备和存储介质，以降低地图匹配时的计算复杂度。
2、第一方面，提供一种地图匹配方法，所述方法包括：
3、接收车端上传的局部高精地图；
4、分别对所述局部高精地图和原始高精地图按照要素进行分层，得到对应的至少两个要素层级；
5、将所
6、结合第一方面，在第一方面的第一种可实施方式中，所述要素层级包括车道拓扑结构层级、建筑物信息层级和实时动态信息层级中的一种。
7、结合第一方面的第一种可实施方式，在第一方面的第二种可实施方式中，将所述局部高精地图和所述原始高精地图按照各个所述要素层级进行匹配和融合，得到更新后的高精地图的步骤，包括：
8、按照每个所述要素层级，对所述局部高精地图进行矢量化拓扑地图构建，得到对应的局部矢量化拓扑地图；
9、按照每个所述要素层级，对所述原始高精地图进行矢量化拓扑地图构建，得到对应的原始矢量化拓扑地图；
10、将同一所述要素层级所对应的所述局部矢量化拓扑地图和所述原始矢量化拓扑地图进行匹配和融合，得到所述更新后的高精地图。
11、结合第一方面的第二种可实施方式，在第一方面的第三种可实施方式中，将同一所述要素层级所对应的所述局部矢量化拓扑地图和所述原始矢量化拓扑地图进行匹配和融合，得到所述更新后的高精地图的步骤，包括：
12、将所述局部矢量化拓扑地图和所述原始矢量化拓扑地图按照预设层级顺序进行匹配和融合，得到所述更新后的高精地图；
13、其中所述预设层级顺序表示从所述车道拓扑结构层级到所述建筑物信息层级再到所述实时动态信息层级的顺序。
14、结合第一方面的第二种可实施方式，在第一方面的第四种可实施方式中，在按照每个所述要素层级，对所述局部高精地图进行矢量化拓扑地图构建，得到对应的局部矢量化拓扑地图的步骤之后，所述方法还包括：
15、构建第一连接关系集合；
16、获取所述局部高精地图所包含的第一原始连接关系，以及不同所述要素层级所对应的局部矢量化拓扑地图之间的第一跨层级连接关系；
17、将所述第一原始连接关系和所述第一跨层级连接关系记录在所述第一连接关系集合中。
18、结合第一方面的第四种可实施方式，在第一方面的第五种可实施方式中，在按照每个所述要素层级，对所述原始高精地图进行矢量化拓扑地图构建，得到对应的原始矢量化拓扑地图的步骤之后，所述方法还包括：
19、构建第二连接关系集合；
20、获取所述原始高精地图所包含的第二原始连接关系，以及不同所述要素层级所对应的原始矢量化拓扑地图之间的第二跨层级连接关系；
21、将所述第二原始连接关系和所述第二跨层级连接关系记录在所述第二连接关系集合中。
22、结合第一方面，在第一方面的第六种可实施方式中，在基于各个所述要素层级，将所述局部高精地图和原始高精地图进行匹配和融合，得到更新后的高精地图的步骤中，采用的匹配算法包括图同构匹配算法。
23、第二方面，提供了一种地图匹配系统，所述系统应用于云端，包括：
24、地图接收模块，用于接收车端上传的局部高精地图；
25、要素分层模块，用于分别对所述局部高精地图和原始高精地图按照预设要素类别进行分层，得到对应的至少两个要素层级；
26、地图更新模块，用于将所述局部高精地图和所述原始高精地图按照各个所述要素层级进行匹配和融合，得到更新后的高精地图。
27、第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面或结合第一方面的第一种可实施方式至第六种可实施方式所述的地图匹配方法的步骤。
28、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或结合第一方面的第一种可实施方式至第六种可实施方式所述的地图匹配方法的步骤。
29、上述地图匹配方法、系统、计算机设备和存储介质，通过接收车端上传的局部高精地图；分别对局部高精地图和原始高精地图按照预设要素类别进行分层，得到对应的至少两个要素层级；将局部高精地图和原始高精地图按照各个要素层级进行匹配和融合，得到更新后的高精地图。可见，本申请的地图匹配方法可以按照要素层级将车端采集的局部高精地图和云端的原始高精地图进行匹配和融合，相比整幅地图进行匹配的方式，按层级进行匹配对计算力的要求更低，且没有更新要素和属性的层级可不进行地图的更新，因此与现有技术相比，本申请可以降低地图匹配时的计算复杂度。
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1.一种地图匹配方法，其特征在于，所述方法应用于云端，包括：
2.根据权利要求1所述的地图匹配方法，其特征在于，所述要素层级包括车道拓扑结构层级、建筑物信息层级和实时动态信息层级中的一种。
3.根据权利要求2所述的地图匹配方法，其特征在于，将所述局部高精地图和所述原始高精地图按照各个所述要素层级进行匹配和融合，得到更新后的高精地图的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的地图匹配方法，其特征在于，将同一所述要素层级所对应的所述局部矢量化拓扑地图和所述原始矢量化拓扑地图进行匹配和融合，得到所述更新后的高精地图的步骤，包括：
5.根据权利要求3所述的地图匹配方法，其特征在于，在按照每个所述要素层级，对所述局部高精地图进行矢量化拓扑地图构建，得到对应的局部矢量化拓扑地图的步骤之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的地图匹配方法，其特征在于，在按照每个所述要素层级，对所述原始高精地图进行矢量化拓扑地图构建，得到对应的原始矢量化拓扑地图的步骤之后，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的地图匹配方法，其特征在于
8.一种地图匹配系统，其特征在于，所述系统应用于云端，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的地图匹配方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的地图匹配方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种地图匹配方法，其特征在于，所述方法应用于云端，包括：
2.根据权利要求1所述的地图匹配方法，其特征在于，所述要素层级包括车道拓扑结构层级、建筑物信息层级和实时动态信息层级中的一种。
3.根据权利要求2所述的地图匹配方法，其特征在于，将所述局部高精地图和所述原始高精地图按照各个所述要素层级进行匹配和融合，得到更新后的高精地图的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的地图匹配方法，其特征在于，将同一所述要素层级所对应的所述局部矢量化拓扑地图和所述原始矢量化拓扑地图进行匹配和融合，得到所述更新后的高精地图的步骤，包括：
5.根据权利要求3所述的地图匹配方法，其特征在于，在按照每个所述要素层级，对所述局部高精地图进行矢量化拓扑地图构建，得到对应的局部矢量化拓扑地图的步骤之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：明钰博，张操，李杨，苏星溢，
申请(专利权)人：重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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